【摘 要】
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该文阐述了渗流场的有限单元法和渗流参数的确定性反分析问题.在研究了渗流参数反演问题的基本理论后,该文对渗流参数反分析的人工神经网络方法进行了系统深入的研究.主要进
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该文阐述了渗流场的有限单元法和渗流参数的确定性反分析问题.在研究了渗流参数反演问题的基本理论后,该文对渗流参数反分析的人工神经网络方法进行了系统深入的研究.主要进行以下几个方面的讨论:1.对BP算法作了一个系统的综述,并分析了它存在的主要缺陷及其产生的原因.2.对BP算法存在的主要缺陷指出了相应的改进措施.3.针对经典的BP算法存在的缺点,该文提出了一种基于交替迭代全局优化算法的前向网络,该算法是利用全部样本进行正反向计算,有利于收敛速度的加快和收敛精度的提高.4.在所编制的程序的基础上,根据有限元计算的结果,进行水闸地基的渗透系数反演.5.将交替迭代优化算法的神经网络反演方法用于同乐坪实际工程中,计算排水体的渗透系数,将得出的渗透系数代入到渗流程序中计算并进行渗流场分析,可知与实际是相符合的,由此说明该方法用于渗透系数的反演是可行的.
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