【摘 要】
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该文利用Marquardt方法,修正了最小二乘法,并在vc++环境下编写了相应的计算程序.以实验室数据为基础,利用改进的最小二乘法对岩石(岩体)流变模型参数进行辨识.该文将模式搜索
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该文利用Marquardt方法,修正了最小二乘法,并在vc++环境下编写了相应的计算程序.以实验室数据为基础,利用改进的最小二乘法对岩石(岩体)流变模型参数进行辨识.该文将模式搜索(Pattern Search,简称PS)优化方法嵌入到最小二乘法中,以室内试验数据为目标信息,在事先给定的几种流变模型内,对岩石流变模型参数进行了辨识.该方法既改进了根据试验室数据及曲线人为的确定流变模型不足,又避免了由于初始参数值选取不当而导致迭代发散缺陷.与传统最小二乘法相比显示了此方法不受参数初值选择影响的优点.针对BP网络的缺陷,该文对BP网络进行了修改:为了确保有限的样本对在参数范围内的均匀分布,该文用均匀设计设计计算方案,保证了网络预测性能的普遍性;为了减小网络陷入局部最优的可能性,该文对神经网络进行了改进,用遗传算法对BP网络的初始权值进行优化;为了避免网络在学习过程中的震荡现象,该文引入了自适应学习率;为了保证网络具有最佳的预测功能,该文以网络测试误差为遗传适应值,用遗传算法搜索网络的最佳结构.
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