隧道软弱围岩的改进BP神经网络位移反分析

摘要

基于一般BP神经网络特点,特别是在缺陷认识的基础上,采用改进BP神经网络对隧道软弱围岩进行位移反分析.通过增加神经元输出反馈量、运用二分法原理确定隐层单元数和改进惯性校正法、变步长算法、改进误差函数等方法,分别从BP神经网络结构和算法两个方面进行改进.并将现场监测数值和反分析计算位移值进行比较,其综合相对误差均控制在4%以内,取得了良好效果.成功将有限元数值仿真与BP神经网络原理结合,可为软弱围岩隧道设计和施工提供准确可靠的参数信息.