基于改进遗传算法的粘弹性岩体力学参数反演
来源期刊：煤田地质与勘探2006年第3期
论文作者：伍振志 王泉
关键词：遗传算法; 粘弹性; 岩体参数; 反分析;
摘 要：把模式搜索嵌入目前广为应用的遗传算法中,使之和神经网络有机结合,提出了搜索-遗传-神经网络算法.该方法用经过最佳预测学习算法训练的神经网络来表达粘弹性岩体力学参数和位移之间的映射关系,除具有一般遗传算法的优点外,还提高了参数反演的精度,节省了参数反演的计算时间.结合某工程实例,验证了该方法在粘弹性岩体力学参数反演中的优越性.
伍振志1，王泉2
(1.同济大学地下建筑与工程系,上海,200092;
2.焦作市房管局住宅开发公司,河南,焦作,454000)
摘要:把模式搜索嵌入目前广为应用的遗传算法中,使之和神经网络有机结合,提出了搜索-遗传-神经网络算法.该方法用经过最佳预测学习算法训练的神经网络来表达粘弹性岩体力学参数和位移之间的映射关系,除具有一般遗传算法的优点外,还提高了参数反演的精度,节省了参数反演的计算时间.结合某工程实例,验证了该方法在粘弹性岩体力学参数反演中的优越性.
关键词:遗传算法; 粘弹性; 岩体参数; 反分析;
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