基于遗传单纯形算法与 RBF 网络的地应力场反演方法

摘要：

为提升 RBF 神经网络性能，采用遗传单纯形算法优化 RBF 神经网络隐含层节点中心值，利用 FLAC3D 软件建立区域的数值计算模型来进行正分析计算，以若干测点的正应力值作为训练样本，用优化的 RBF 网络反演模型区域的岩体力学参数及初始地应力场。依据沙溪铜矿区的地质资料进行算例分析，该方法的反演计算值、实测值及其他 RBF 网络反演计算值对比表明：所采用的遗传单纯形算法优化 RBF 网络的反演方法是可行的，改善了计算精度，对类似工程有一定的参考价值。

关键词：初始地应力场、反演、FLAC3D、遗传算法、单纯形算法、RBF 神经网络

分类号：TU443(土力学、地基基础工程)

资助基金：安徽省科技攻关计划资助项目12010402148

在线出版日期：2015-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：72-78