基于蚁群和神经网络的位移反分析：性能与应用

本文主要探讨了一种结合蚁群算法和人工神经网络的新型位移反分析方法，发表于2007年的西安科技大学学报第27卷第4期。研究者孙晓光、周华强和何荣军针对地表沉陷问题，构建了一种名为蚁群人工神经网络（AC-ANN）模型。在这个模型中，蚁群算法被用来优化人工神经网络的权重参数，以实现岩体力学参数（如岩石强度、弹性模量等）与位移之间复杂关系的高效学习和描述。 传统的位移反分析往往依赖于复杂的数值模拟技术，如快速拉格朗日快速计算法（FLAC）。作者通过正交试验获取训练样本，这些样本用于训练神经网络，使其能够准确地预测地表沉陷。蚂蚁算法的特点在于其全局搜索能力和快速收敛性，这使得它在处理非线性和多维优化问题时展现出优势。因此，使用蚁群算法训练神经网络，能够充分利用神经网络的广泛映射能力，同时避免了传统优化方法可能存在的局部最优问题。 这种方法的优点在于它既具备神经网络的非线性拟合能力，又具有蚁群算法的全局优化特性，对于实际地质工程中的位移预测和反分析工作具有重要的实用价值。通过这种方法建立的模型，可以快速、准确地对地表沉陷进行预测，从而帮助工程师更好地理解和控制地下开采过程中的地面变形，提高工程安全性和经济效益。 关键词：神经网络、蚁群算法、数值模拟、力学参数，表明了本文的核心研究内容和技术应用领域。这篇文章为岩土工程领域的反分析提供了一种创新且高效的方法，对于提升地震预测和土体稳定性分析的精度具有重要意义。