遗传算法优化BP神经网络在隧道围岩反分析中的应用

"基于GA-BP算法的隧道围岩力学参数反分析 (2012年)" 本文主要探讨了如何利用智能位移反分析系统来确定隧道围岩的力学参数，这是隧道工程中至关重要的问题。传统的BP神经网络方法在解决此类问题时存在陷入局部极小值和训练时间过长的问题。为了克服这些缺点，研究者采用了遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对BP神经网络的权重和阈值进行全局优化。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的优化技术，具有强大的全局搜索能力，能够避免局部最优解，提高优化效率。在BP神经网络中，遗传算法的应用可以改进网络的学习性能，使网络更快速地收敛到全局最优解，从而更准确地估计围岩的力学参数。 在具体应用中，研究人员结合了均匀设计法(Uniform Design Method)，这是一种统计设计方法，用于在围岩力学参数的初始域内设计实验方案。这种方法能有效减少迭代次数，节省计算时间，并且能提升预测的精度。通过精心设计的实验方案，反分析过程更加高效和精确。 论文中以绿春坝隧道为例，进行了围岩力学参数的反演分析。通过对实际监测数据的对比，结果显示反演得出的力学参数与现场监测值的误差分别在-8.9%和4.5%以内，这验证了采用GA-BP算法进行反分析的可靠性和实用性。这些反演得到的参数进一步被用于数值模型的计算，模拟结果与实际监测数据吻合度较高，进一步证明了这种方法的有效性。 关键词涵盖了围岩、力学参数、反分析、均匀设计、BP神经网络以及遗传算法，这些关键词突出了研究的核心内容和所应用的技术手段。文章的发表得到了多个基金项目的资助，包括国家自然科学基金和辽宁省自然科学基金等，这表明该研究具有较高的学术价值和实际应用前景。 这篇2012年的研究工作展示了如何通过集成遗传算法和BP神经网络来改善隧道围岩力学参数的反分析，为隧道工程提供了更准确、更高效的参数估算方法，有助于提高隧道设计和施工的安全性和经济性。