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【摘要】近些年来，人工神经网络迅速发展，已经在很大领取取得了应用，尤其是在岩石工程中人工神经网络的应用更加广泛。神经网络具有模型多的特点，许多学者常会采用其中的BP神经网络，因其与传统方法比较具有突出的优势。本文通过简明阐述人工神经网络理论的历史，与其在岩土工程中的应用、存在的问题及发展趋势。笔者希望能够起到抛砖引玉的作用，进一步促进这一方面的相关研究。
【关键词】岩石工程；人工神经网络；BP神经网络系统
1、引言
近些年来人工神经网络迅速发展，已经成为了前沿学科的研究“热点”。人工神经网络作为一个非线性的系统，能够在研究复杂的岩石工程问题中提供一些新的思维与方法。本文将简明阐述人工神经网络理论的历史，与其在岩土工程中的应用、存在的问题及发展趋势，希望能够起到抛砖引玉的作用，进一步促进这一方面的相关研究。
2、人工神经网络理论的研究历史
人工神经网络从1943年首次被提出到如今已经有了70多年的历史，其主要的特点在于模拟人脑的构造。在过去的70多年里，人工神经网络经历了多次的修正与发展，尤其是在信息技术飞速发展的时期，人工智能取得了显著性的成就，使得神经网络的研究一度陷入低谷；随着人工神经网络理论的不断发展，尤其是定量化的方法与计算出现后，人工神经网络理论又重新唤起了生计，尤其是在BP算法的出现成为了神经网络研究中一个突出的成果，为神经网络成为当今最流行的网络系统奠定了基础；1987年，在美国召开的第一届国际神经网络会议标志着国际神经网络协会成立，这就为今后神经网络的快速发展提供了保证，使得神经网络成为世界各国发展高性能混合计算机的契机。
同时我们应该清楚的認识到，神经网络不是万能的。但是神经网络中的一些领域，例如人工神经网络的非线性映射、分类系统等基本特征已经成为了一种关键的信息处理方式。因此神经网络在一些传统方法无法解决的问题中仍能起到很好的作用，能够普遍应用于工程和部分学科的研究领域。
3、神经网络在岩土工程中的应用
在土木工程中引入人工神经网络要追述到上个世纪八十年代末，最早是用来解决工程施工程序的问题。后来随着研究领域的不断扩大，人工神经网络所使用的领域越来越宽广，已经涉及到很多工程领域之中。在岩土工程领域，基于神经网络的学习过程，首先可以解决样本的问题，同时神经网络的计算结果具有较高的精确度。因此，从上世纪九十年代至今，神经网络在岩土工程中适用的领域越来越宽广，可以解决的问题越来越来，效果越来越明显，已经成为了岩土工程的一个重要研究方法。目前，人工神经网络在岩土工程中的应用具体表现在以下几个方面：
3.1人工神经网络在桩基工程中的应用
桩基工程是岩土工程最基础的一项工程，岩土工程在桩基工程中，一个稳定扎实的桩基工程能够决定岩土工程是否能达到相关的要求。由于桩基工程中预测桩的极限承载力、判定桩身完整性等方面是一个及其复杂的模型，使用传统的方法与模型已经无法高度拟合。而人工神经网络可以从多个方面与角度解决这一难题，在具体的施工过程中一方面可以利用桩的长径比建立一个测桩的极限承载力的模型；另一方面可以利用应力波反射波法的BP神经网络分析方法解决桩身的完整性问题。人工神经网络引入到桩基工程的中，能够综合考虑到桩基工程的各个方面，从而提高工程的质量，这就使得人工神经网络成为岩土工程应用的一个典例。
3.2人工神经网络在基坑工程中的应用
土木工程中最复杂的技术领域就是深基坑工程，因为其具有隐秘性、复杂性的特点。目前在深基坑工程中存在的最主要的问题就是在于理论和方法不能与实际施工过程完美结合而导致的较为严重的偏差。因此，在基坑工程的各个环节中进行动态的设计与开展信息化的施工是十分必要的。例如，在基坑工程早起开挖的过程中应该进行变形预测，了解所施工地段的环境以及岩土构成，掌握其内在的规律性，从而促进工程的安全开展。另一方面，由于基坑在施工过程中可能存在着很多的不确定因素，其出现的变形观测值就可能出现很大波动以及不确定性。基于这种背景之下，就可以引入神经网络原理来解决在施工过程中可能遇到的问题。具体的做法就是建立影响基坑变形的各因素与位移之间的神经网络模型.其二，可以将变形监测数据用一个时间序列来代替，根据已经出现的数据寻找出相对应的函数规律，从而对系统未来的演变与发展进行预测，提前预防基坑不合理变形带来的危害。
3.3人工神经网络在边坡工程中的应用
边坡工程具有高度的复杂性和非线性工程，同样被视作土木工程中一个复杂性的工程，其本身可以被看作是一个开放式的工程体系。影响边坡工程的因素是多方面的，最主要表现在地形地质因素、岩体因素、人为因素等多个方面，而这些主要的因素都是无法用线性解释的。这就使得传统的线性模型与边坡工程的特征与其影响因素存在着较大的差异，因此使用传统的线性模型是无法正确模拟出边坡工程模型的。人工神经网络具有非线性的特点，而且还能把影响边坡工程的要素例如地形因素、岩体因素和外在影响因素等建立了边坡稳定性研究分析的BP模型，这就对于研究边坡工程具有了一种普遍的实用方法。
除上述之外，神经网络系统还能运用在土的动力学研究、岩体爆破研究、地基承载力计算等多个方面。
结语：
岩土工程在各已知量和未知量之间有着很强的非线性关系，我们可以把岩土工程看作是一个复杂的高难度的非线性模型。在传统研究方法无法正确模拟岩土工程模型或者无法提供高精度的计算时，人工神经网络因其是具有模仿生物大脑结构和功能的一种系统，能够较好的反映岩土工程的相关问题。但是，我们在研究人工神经网络在岩土工程中的应用时应该掌握好一个尺度，能从客观上认识到神经网络带来的作用以及它所存在的局限性，不能夸大或者埋没神经网络在岩土工程研究中的作用导致神经网络这些技术发展与应用出现误区。总之，人工神经网络在岩土工程的研究已经设计到多个领域，但是在使用人工神经网络系统时仍存在一些问题需要工程界关注并能寻找出最优的解决方案。
参考文献：
[1]郑惠娜，章超桦，秦小明，等.人工神经网络在食品生物工程中的应用[J].食品工程，2012{01}：16一19.
[2]邹义怀，江成玉，李春辉，等.人工神经网络在边坡稳定性预测中的应用[J].矿冶.2011（04）：38一41.
[3]曹建智.张健.人工神经网络在自洋淀水质评价中的应用[J].电子技术与软件工程，2016（08）：261-262.
[4]工祖顺，韩吉德，工春青，等.回归一Elman网络在矿坝变形预测中的应用[J].测绘工程，2016（01）：39一42.
【关键词】岩石工程；人工神经网络；BP神经网络系统
1、引言
近些年来人工神经网络迅速发展，已经成为了前沿学科的研究“热点”。人工神经网络作为一个非线性的系统，能够在研究复杂的岩石工程问题中提供一些新的思维与方法。本文将简明阐述人工神经网络理论的历史，与其在岩土工程中的应用、存在的问题及发展趋势，希望能够起到抛砖引玉的作用，进一步促进这一方面的相关研究。
2、人工神经网络理论的研究历史
人工神经网络从1943年首次被提出到如今已经有了70多年的历史，其主要的特点在于模拟人脑的构造。在过去的70多年里，人工神经网络经历了多次的修正与发展，尤其是在信息技术飞速发展的时期，人工智能取得了显著性的成就，使得神经网络的研究一度陷入低谷；随着人工神经网络理论的不断发展，尤其是定量化的方法与计算出现后，人工神经网络理论又重新唤起了生计，尤其是在BP算法的出现成为了神经网络研究中一个突出的成果，为神经网络成为当今最流行的网络系统奠定了基础；1987年，在美国召开的第一届国际神经网络会议标志着国际神经网络协会成立，这就为今后神经网络的快速发展提供了保证，使得神经网络成为世界各国发展高性能混合计算机的契机。
同时我们应该清楚的認识到，神经网络不是万能的。但是神经网络中的一些领域，例如人工神经网络的非线性映射、分类系统等基本特征已经成为了一种关键的信息处理方式。因此神经网络在一些传统方法无法解决的问题中仍能起到很好的作用，能够普遍应用于工程和部分学科的研究领域。
3、神经网络在岩土工程中的应用
在土木工程中引入人工神经网络要追述到上个世纪八十年代末，最早是用来解决工程施工程序的问题。后来随着研究领域的不断扩大，人工神经网络所使用的领域越来越宽广，已经涉及到很多工程领域之中。在岩土工程领域，基于神经网络的学习过程，首先可以解决样本的问题，同时神经网络的计算结果具有较高的精确度。因此，从上世纪九十年代至今，神经网络在岩土工程中适用的领域越来越宽广，可以解决的问题越来越来，效果越来越明显，已经成为了岩土工程的一个重要研究方法。目前，人工神经网络在岩土工程中的应用具体表现在以下几个方面：
3.1人工神经网络在桩基工程中的应用
桩基工程是岩土工程最基础的一项工程，岩土工程在桩基工程中，一个稳定扎实的桩基工程能够决定岩土工程是否能达到相关的要求。由于桩基工程中预测桩的极限承载力、判定桩身完整性等方面是一个及其复杂的模型，使用传统的方法与模型已经无法高度拟合。而人工神经网络可以从多个方面与角度解决这一难题，在具体的施工过程中一方面可以利用桩的长径比建立一个测桩的极限承载力的模型；另一方面可以利用应力波反射波法的BP神经网络分析方法解决桩身的完整性问题。人工神经网络引入到桩基工程的中，能够综合考虑到桩基工程的各个方面，从而提高工程的质量，这就使得人工神经网络成为岩土工程应用的一个典例。
3.2人工神经网络在基坑工程中的应用
土木工程中最复杂的技术领域就是深基坑工程，因为其具有隐秘性、复杂性的特点。目前在深基坑工程中存在的最主要的问题就是在于理论和方法不能与实际施工过程完美结合而导致的较为严重的偏差。因此，在基坑工程的各个环节中进行动态的设计与开展信息化的施工是十分必要的。例如，在基坑工程早起开挖的过程中应该进行变形预测，了解所施工地段的环境以及岩土构成，掌握其内在的规律性，从而促进工程的安全开展。另一方面，由于基坑在施工过程中可能存在着很多的不确定因素，其出现的变形观测值就可能出现很大波动以及不确定性。基于这种背景之下，就可以引入神经网络原理来解决在施工过程中可能遇到的问题。具体的做法就是建立影响基坑变形的各因素与位移之间的神经网络模型.其二，可以将变形监测数据用一个时间序列来代替，根据已经出现的数据寻找出相对应的函数规律，从而对系统未来的演变与发展进行预测，提前预防基坑不合理变形带来的危害。
3.3人工神经网络在边坡工程中的应用
边坡工程具有高度的复杂性和非线性工程，同样被视作土木工程中一个复杂性的工程，其本身可以被看作是一个开放式的工程体系。影响边坡工程的因素是多方面的，最主要表现在地形地质因素、岩体因素、人为因素等多个方面，而这些主要的因素都是无法用线性解释的。这就使得传统的线性模型与边坡工程的特征与其影响因素存在着较大的差异，因此使用传统的线性模型是无法正确模拟出边坡工程模型的。人工神经网络具有非线性的特点，而且还能把影响边坡工程的要素例如地形因素、岩体因素和外在影响因素等建立了边坡稳定性研究分析的BP模型，这就对于研究边坡工程具有了一种普遍的实用方法。
除上述之外，神经网络系统还能运用在土的动力学研究、岩体爆破研究、地基承载力计算等多个方面。
结语：
岩土工程在各已知量和未知量之间有着很强的非线性关系，我们可以把岩土工程看作是一个复杂的高难度的非线性模型。在传统研究方法无法正确模拟岩土工程模型或者无法提供高精度的计算时，人工神经网络因其是具有模仿生物大脑结构和功能的一种系统，能够较好的反映岩土工程的相关问题。但是，我们在研究人工神经网络在岩土工程中的应用时应该掌握好一个尺度，能从客观上认识到神经网络带来的作用以及它所存在的局限性，不能夸大或者埋没神经网络在岩土工程研究中的作用导致神经网络这些技术发展与应用出现误区。总之，人工神经网络在岩土工程的研究已经设计到多个领域，但是在使用人工神经网络系统时仍存在一些问题需要工程界关注并能寻找出最优的解决方案。
参考文献：
[1]郑惠娜，章超桦，秦小明，等.人工神经网络在食品生物工程中的应用[J].食品工程，2012{01}：16一19.
[2]邹义怀，江成玉，李春辉，等.人工神经网络在边坡稳定性预测中的应用[J].矿冶.2011（04）：38一41.
[3]曹建智.张健.人工神经网络在自洋淀水质评价中的应用[J].电子技术与软件工程，2016（08）：261-262.
[4]工祖顺，韩吉德，工春青，等.回归一Elman网络在矿坝变形预测中的应用[J].测绘工程，2016（01）：39一42.