BP神经网络在南京过江隧道抽水试验中的应用与指导意义

本文主要探讨了BP神经网络在南京过江隧道抽水实验中的具体应用，由作者潘忠华和王建平在河海大学土木工程学院进行的研究。南京过江隧道作为一项重大工程项目，其施工安全和稳定性至关重要，因此对地下水工程的管理是必不可少的。BP网络，全称后传播网络，作为一种多层神经网络，被引入到了这个实际工程场景中。 在BP网络的基本原理部分，文章介绍了该网络的学习方法，即通过最小误差学习，采用修改过的Delta学习规则，适用于处理多层网络的复杂性。BP网络的训练过程分为两步：首先，输入信号经过输入层，通过计算权重并利用传递函数传递给中间层，再由中间层传递至输出层。其次，网络通过比较实际输出与期望输出的误差，进行反向传播，即误差从输出层逐层回传至输入层，调整各个单元之间的权重，以优化网络性能。 在南京过江隧道的抽水实验中，作者利用BP网络模拟和预测抽水井与基坑降水井类似的地下水流动情况，以此来确定含水层的水文地质参数，如补给、径流和排泄条件。这样做的目的是为了制定出更合理、有效的防渗排水工程方案，确保整个隧道工程在建设期间和运营阶段的安全与稳定。 本文的“首发论文”标签表明这项研究具有原创性和重要性，可能对后续的地下水管理和工程设计有着一定的指导意义。通过将理论知识与实际工程相结合，BP网络的应用为解决大型基础设施项目的水文问题提供了一种创新的解决方案。