岩体抗剪强度参数神经网络反分析方法改进

摘要

采用神经网络反演岩体抗剪强度参数,当把安全系数作为网络输入时,由于网络输入参数个数小于输出个数,神经网络无法建立输入与输出之间的映射关系,导致反演结果误差偏大.针对这一问题,提出一种用于岩体抗剪强度参数神经网络反分析的新方法:首先利用神经网络反分析确定反演抗剪强度参数的范围,然后利用神经网络正分析在上述范围内进行仿真,预测其对应的安全系数,最后用最优化方法,把安全系数的预测值与反演值差值的绝对值作为目标函数,找出与反演工况下安全系数差值最小的安全系数相对应的黏聚力与内摩擦角组合,认为该组合即为最终反演的岩体抗剪强度参数.工程实例表明,由该方法得到的岩体抗剪强度参数计算出的安全系数与反演工况下安全系数相等,说明该方法能有效解决上述问题,是可行的.