【摘 要】通过正交试验设计构造了9组不同的参数样本，采用MIDAS-GTS对基坑的开挖支护进行了三维有限元分析，得到了BP神经网络的训练样本，对基坑的土体参数进行反演，并通过与现场查勘所得参数进行对比，验证了该方法的合理和可靠性，具有一定工程指导意义。
　　【关键词】有限元分析；正交试验设计；力学参数；BP神经网络；反分析
　　0.引言
　　岩土体的抗剪强度参数不论是对于岩土体本身还是对于实际应用的工程实践而言均非常重要。
　　随着人工神经网络的日趋成熟[1]-[5]，其在岩土工程领域的应用愈来愈多，且人工神经网络反演岩土体参数的方法不断地被学者们修正和改进，已经成为了一种成熟的参数反演方法。
　　4.结论
　　本文主要介绍了通过采用BP神经网络对某基坑工程土体参数进行反演计算，可以总结出以下的几条结论：
　　（1）BP神经网络对基坑参数反演的效果较好，具有良好的工程适用性。
　　（2）训练过程中增加隐含层神经元个数可有效提高训练效率，减少循环次数，加快收敛速度。
　　（3）基于MIDAS-GTS正演分析的BP神经网络反演效果良好，适用于基坑工程土体参数的反演，其反演結果具有高度的可靠性。 [科]
　　【参考文献】
　　[1]杨志法.关于位移反分析的某些考虑[J].岩土力学与工程学报，1995，14（1）：1-16.
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　　[3]李立新，王建党，李造鼎.神经网络模型在非线性位移反分析中的应用[J].岩土力学，1997，Vol.18（2）：62-64.
　　[4]李端有，李迪，马水山.三峡水久船闸开挖边坡岩体力学参数反分析[J].长江科学院报，1998，Vol.15（2）：10-13.
　　[5]冯夏庭，张治强，杨成样，林韵梅.位移反分析的进化神经网络方法研究[J].岩石力学与工程学报，1999，18（5）：529-633.