基于遗传BP网络的深基坑开挖土性参数反演

摘要

结合吉林某火车站北广场深基坑开挖施工期特点,提出了利用ANN(人工神经网络)来构建深基坑开挖土性参数的反演模型.再利用正交试验设计生成ANN学习样本和测试样本的参数系,通过FLAC3D正演获取样本的输出,并进行去量纲化处理.通过GA-BP(遗传BP神经网络)算法,建立起土性参数与深基坑土体位移之间的高度非线性映射关系,并利用由该网络得到的土性参数对基坑位移作正向分析,并与实测值对比,结论表明了该方法在土性参数反演中的适用性,可以作为深基坑开挖设计施工的参考和借鉴.