巖體流變參數的智能反演.pdf

1、該文利用Marquardt方法,修正了最小二乘法,并在vc++環(huán)境下編寫了相應的計算程序.以實驗室數據為基礎,利用改進的最小二乘法對巖石(巖體)流變模型參數進行辨識.該文將模式搜索(Pattern Search,簡稱PS)優(yōu)化方法嵌入到最小二乘法中,以室內試驗數據為目標信息,在事先給定的幾種流變模型內,對巖石流變模型參數進行了辨識.該方法既改進了根據試驗室數據及曲線人為的確定流變模型不足,又避免了由于初始參數值選取不當而導致迭代發(fā)散缺陷

2、.與傳統最小二乘法相比顯示了此方法不受參數初值選擇影響的優(yōu)點.針對BP網絡的缺陷,該文對BP網絡進行了修改:為了確保有限的樣本對在參數范圍內的均勻分布,該文用均勻設計設計計算方案,保證了網絡預測性能的普遍性;為了減小網絡陷入局部最優(yōu)的可能性,該文對神經網絡進行了改進,用遺傳算法對BP網絡的初始權值進行優(yōu)化;為了避免網絡在學習過程中的震蕩現象,該文引入了自適應學習率;為了保證網絡具有最佳的預測功能,該文以網絡測試誤差為遺傳適應值,用遺傳算