人工神经网络优化深基坑岩土参数反分析：PSO与BP结合的应用

人工神经网络在岩土参数反分析中的应用(2005年)是一篇探讨如何利用人工智能技术解决深基坑工程问题的论文。深基坑工程事故率高，对岩土参数的精确评估至关重要，但实验测试的参数可能存在较大误差。论文作者提出了结合粒子群优化(PSO)算法和bp(Backpropagation，反向传播)算法的人工神经网络方法，旨在提高反分析的精度和效率。 PSO是一种全局优化算法，具有寻找全局最优解的强大能力，而BP算法则擅长局部精细搜索，两者结合可以弥补传统方法在处理非线性问题上的不足。作者指出，这种方法的优势在于能有效处理深基坑土体位移与岩土参数之间的高度非线性关系，通过现场实测的土体位移数据，能够反演求得岩土力学参数，从而减少验算误差。 在论文中，作者首先介绍了人工神经网络的基础理论，包括其在模式识别、函数拟合等方面的应用，然后详细阐述了如何利用神经网络模型来建立深基坑岩土参数与位移之间的关系模型。通过将PSO和BP的特性整合到神经网络的学习过程中，提高了学习效率，加快了收敛速度，使得预测结果更为准确。 实例验证部分展示了这种方法的实际效果，通过对比使用传统方法和人工神经网络后的结果，证明了新方法的有效性和实用性。论文最后强调了这种方法对于深基坑工程稳定性分析的重要性，以及它在提高工程安全性、降低经济损失方面所起的关键作用。 这篇论文不仅深入探讨了人工神经网络在岩土参数反分析中的应用，还展示了如何将其与传统优化算法结合以解决复杂工程问题，为深基坑工程的稳定性和安全提供了新的研究视角和技术支持。