【摘 要】
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本文采用人工神经网络BP算法对深基坑开挖工程中的参数进行辨识.将某些现场实测值作为网络输入,土层物性参数作为网络的输出,通过有限元计算取得学习样本来训练网络,从而达到
【机 构】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
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本文采用人工神经网络BP算法对深基坑开挖工程中的参数进行辨识.将某些现场实测值作为网络输入,土层物性参数作为网络的输出,通过有限元计算取得学习样本来训练网络,从而达到对深基坑开挖工程中的参数进行辨识的目的.同时,本文提出了将极大似然估计引入BP学习算法中,可以考虑学习样本和网络输入(现场实测值)的误差,可以求得所辨识参数的可靠度.本文还对动态调整BP学习算法的学习速率因子、冲量系数以加快网络学习速度的算法进行了研究,本文算例表明本文算法训练速率可比传统BP算法快10倍以上.
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