基于优化神经网络的高拱坝力学参数反演.pdf

【基于优化神经网络的高拱坝力学参数反演】这篇论文主要探讨了如何利用优化的神经网络技术来解决高拱坝力学参数的反演问题。高拱坝的力学性能参数变化复杂，传统的分析方法可能无法准确捕捉其动态特性。因此，借助人工智能算法，特别是神经网络，成为预测和反演这些参数的有效手段。 文中提到了两种神经网络模型：RBF（Radial Basis Function）神经网络和遗传算法优化的BP（Back Propagation）神经网络（GA-BP）。RBF神经网络以其快速收敛和较好的全局优化能力被广泛用于非线性问题的建模。然而，BP神经网络虽然在许多领域表现出色，但其容易陷入局部最优的缺点限制了其在某些复杂问题上的应用。为了克服这个问题，研究者采用遗传算法优化BP神经网络，以期望提高其收敛速度和预测精度。 遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，它通过模拟自然选择、遗传和突变等过程来搜索解决方案空间，从而找到更优的网络参数配置。将遗传算法应用于BP神经网络的优化，可以改善网络的训练效果，使其在复杂问题的求解中避免局部最优，提升预测的准确性。 论文中，研究者利用某高拱坝在不同水位条件下的变形监测数据，对比了RBF神经网络和GA-BP神经网络在反演坝段分区混凝土弹性模量时的表现。结果显示，GA-BP神经网络的最大预测误差仅为1.8%，相比于RBF网络的预测精度提高了约50%。这表明，遗传算法优化的神经网络在计算精度和效率上都有显著提升，尤其在反演精度上优于未经优化的RBF网络。 此外，论文还通过有限元正分析计算，将反演得到的参数与实际测量数据进行对比，进一步验证了反演结果的可靠性和准确性。这种方法不仅在理论研究上具有重要意义，而且在实际工程应用中也具有良好的实用价值。 总结来说，这篇论文强调了优化神经网络在高拱坝力学参数反演中的优势，特别是在处理复杂非线性问题时，遗传算法优化的BP神经网络表现出了更高的预测精度和计算效率。这为高拱坝的安全监测和性能评估提供了新的技术支持，对于未来水利工程中的数据分析和决策具有重要的参考价值。