基于改进神经网络的边坡岩体弹性力学参数识别方法

来源 :湘潭矿业学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：love527351314

【摘要】

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基于人工神经网络的BP算法,建立了根据边坡开挖后岩体位移观测数据识别岩体弹性力学参数的数值方法.在网络训练过程中采用改进的BP算法,通过对学习算子的优化搜索,大大提高了

【作者】

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李守巨刘迎曦刘玉晶

【机构】

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大连理工大学,吉林工学院

【出处】

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湘潭矿业学院学报

【发表日期】

：

2002年1期

【关键词】

：

边坡岩体弹性力学参数识别方法神经网络参数识别学习算子 neural networksparameters identificationlearnin

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基于人工神经网络的BP算法,建立了根据边坡开挖后岩体位移观测数据识别岩体弹性力学参数的数值方法.在网络训练过程中采用改进的BP算法,通过对学习算子的优化搜索,大大提高了网络的收敛速度,解决了BP算法迭代过程中目标函数振荡问题.通过算例表明,提出的改进的BP算法有助于提高岩土材料参数识别收敛速度和识别精度.图5,表3,参15.

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