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基于神经网络的中线工程高边坡土体渗透参数反演研究(宋志宇,李斌)
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同时利用反演出的渗透参数进行渗流计算,结果表明,该方法对高边坡的渗透参数反演具有较高的识别精度,反演结果可靠。
[关键词] 神经网络 渗透参数 反演 高边坡
1 前言
在一定环境量作用下,边坡工程的实测资料如测压管水头、渗漏量等都与边坡土体的渗透特性密切相关,而且这种变量之间的相关性通常表现出高度的非线性特性,难以准确地用数学、力学模型来描述。如何运用监测资料来反演边坡土体的实际渗透系数等参数,历来是渗流反演分析的重要课题之一。常见的反演方法有常规反演分析法、模型分析法以及将有限元数值方法和最优化方法结合的优化反演方法等[1][2]。然而,这些方法都存在着工作量大、不确定因素较多、缺乏可操作性等缺点,越来越难以满足现代大型工程的实际应用要求。在这样背景下,随着人工智能的不断发展和现代高速计算机的出现,人工神经网络己被广泛运用到模式识别、参数反演等领域中。本文探讨利用南水北调中线穿黄工程南岸高边坡的现场观测资料,在数值模型分析的基础上,应用人工神经网络模型反演识别边坡土体的综合渗透系数的方法。
2 神经网络反演方法介绍
人工神经网络[3](Artificial Neural N
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