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标题:
神经网络响应面在堆石坝流变反演中的应用
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作者:
杨利霞
时间:
2020-11-5 15:51
标题:
神经网络响应面在堆石坝流变反演中的应用
神经网络响应面在堆石坝流变反演中的应用
2 W8 G: r6 e7 G" z, j; C8 G2 s
7 I6 i( F/ m# U2 V/ L# d
) k) N4 p$ n( j7 j+ \
/ n" d# D3 e6 n7 G! U7 h
堆石体的流变参数对高面板堆石坝的长期安全性分析具有重要意义。参数反演可以准确获得符合坝体实
" m( n# p# A$ H2 d
际长期变形规律的流变参数。本文分别采用反向传播神经网络（
5 N. X4 I) f4 I1 }; O
BP
" e# V0 H) A8 k+ h5 {4 T% M
）和径向基神经网络（
8 F+ N" S6 s1 x7 C
RBF
9 A" r7 _) P! l, g$ ]$ J# {
）构造出待反演参
1 b1 S/ e* @8 Q Z" o0 H3 R
数与位移值之间的响应，引入统计学回归预测模型中的均方根误差（
3 T9 f2 E, [5 m3 @
RMSE
$ W: F. l! Q ^, @
），平均绝对百分比误差（
8 O) a3 C1 C2 s! L# H3 h4 \1 G
MAPE
/ x- D( S1 N, N% c8 s4 Y* J
）和
9 ?1 i8 q9 r' k7 U& O2 N
线性回归决定系数（
) B+ J% Q, e3 l
R
. s! \7 O1 P8 ~! p0 y
2
) _8 U, y: I/ R9 \4 c& r p3 x; F0 G
）等指标来全面评估不同神经网络响应面映射能力的优劣，从而提高参数反演的效率和准
! x. v$ l# P4 E/ @3 N. X" t
确率。结果表明，
4 f- _. D- v; P' Q d8 l' g- J
RBF
+ x8 L: V) c q7 Q0 W
神经网络响应面的评估指标均优于
' s5 ^/ [& C! K6 r
BP
/ l: }* K- x* ? P- |! A A
神经网络响应面。利用
; q: {$ ?# O% @ D) o! N
RBF
0 |& `" g* R5 } x m
神经网络响应面和多种
4 k3 L+ s1 F* R4 u0 r
群遗传算法（
( G( a& Q( O" ^
MPGA
0 y! \2 w; @; ^% m
）优化理论得到反演后的流变参数并将其用于有限元计算，得到的蓄集峡坝体沉降值在大小
8 ?$ V+ u8 f1 l) a
和分布上与实测值有显著的一致性。
( [/ g9 j1 w8 W$ ~5 G% b% @
9 P4 m. a! \7 F" V2 V# L4 m
3 [* V* t8 J: D! I, f3 w
神经网络响应面在堆石坝流变反演中的应用_周新杰.caj
2020-11-5 15:51 上传
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