基于bp神经网络的土坝渗流场反演研究

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1、2010年西安理工大学研究生学术年会基于BP神经网络的土坝渗流场反演研究任喜平，钟声（西安理工大学，陕西西安，710048）摘要：土坝坝体、坝基土壤或岩体、两岸土体或岩体的渗透系数则是分析土坝渗流场的一个重要参数。它关系到人们是否能够真正了解大坝的实际安全状况。本文将现场监测和反演分析结合起来反演渗透系数，对于材料比较复杂的地基尤为如此，地基渗透系数牵扯到地基沉降、渗漏、滑体等众多安全因素。从该角度出发，针对监测资料中的测压管水头与渗透系数之间的非线性关系，引入BP神经网络法、遗传算法，用于反演土石坝

2、渗透系数，对比参照实际设计渗透系数。关键词：BP神经网络法；遗传算法；渗透系数；非线性中图分类号：文献标识码：文章编号：InfiltratestheflowfieldinversionresearchbasedontheBPneuralnetwork'searthstonedamRenXi-ping，Zhongsheng（Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an,Shaanxi710048,China）Abstract:Theearthdam,thebaseofdamsoil

3、eithertherockmass,bothbankssoilbodyortherockmasspenetrationcoefficientisanalyzestheearthdamtoinfiltratetheflowfieldakeyparameter.Itrelatesthepeoplewhethercanunderstandthedamtrulytheactualsafecondition.Thisarticlefromthereforemonitorandtheinversionanalys

4、isonthespotunifiestheinversionpenetrationcoefficient.Thisarticlefromthisangleembarking,inviewofbetweenmonitoringdata'sinmeasuringtubefloodpeakandpenetrationcoefficient'smisalignmentrelations,introducestheBPnervenetworkmethod,thegeneticalgorithm,usesinth

5、einversionearthstonedampenetrationcoefficient,thecontrastreferenceactualdesignpenetrationcoefficient.Keywords:BPneuralnetwork;Geneticalgorithm;Penetrationcoefficient;Misalignment1引言人工神经网络的发展，经历了一个曲折艰难的过程。早在1943年，心理学家WarrenMcCulloch和数理逻辑学家WalterPitts从信息处

6、理的角度出发，采用数理逻辑的方法，对生物神经细胞的动作进行研究，提出了形式神经元的模型，称为MP模型。通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的新纪元。1949年心理学家DonaldHebb明确提出了突触联系强度可变假设，认为突触联系强度是随前后神经元的活动而变化，从而说明了神经元连接强度是可以修正的，为神经网络的产生奠定了基础。随后，感知器（Perception）、自适应线形神经元（AdaptiveLinearNeuron）等

7、网络与运行规则相继被提出，早期主要应用子模式识别、天气预报和自适应控制。然而，简单的感知器只能局限于处理线形问题，加之当时VonNeumann数字计算机和人工智能正处于发展的黄金时期，暂时掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工收稿日期：作者简介：任喜平（1984-），男（汉族），会宁人，西安理工大学研究生，硕士，主要研究方向为水工结构、水工建筑物应力仿真分析及监测控制。Email：renxiping08@163.com.-11-2010年西安理工大学研究生学术年会神经网络处于低潮

8、期。直到1982年，美国加州工学院物理学家JohnHopfied提出了Hopfied神经网络模型，引入了“能量模型”概念，给出了网络稳定的依据，并成功解决了著名的“旅行商问题”，成为了人工神经网络走向成熟的里程碑。1974年P.Werbos在其博士论文中提出了第一个适合多层网络的学习算法，但该算法并未受到足够的重视和广泛的应用，直到20世纪80年代中期，美国加利福尼亚的Rumelhart、Mcclelland和他的同事们成立了一个PDP（parallel