基于极大似然估计的BP算法及其在深基坑开挖参数辨识中的应用

摘要：

本文采用人工神经网络BP算法对深基坑开挖工程中的参数进行辨识.将某些现场实测值作为网络输入,土层物性参数作为网络的输出,通过有限元计算取得学习样本来训练网络,从而达到对深基坑开挖工程中的参数进行辨识的目的.同时,本文提出了将极大似然估计引入BP学习算法中,可以考虑学习样本和网络输入(现场实测值)的误差,可以求得所辨识参数的可靠度.本文还对动态调整BP学习算法的学习速率因子、冲量系数以加快网络学习速度的算法进行了研究,本文算例表明本文算法训练速率可比传统BP算法快10倍以上.

关键词：深基坑开挖、参数辨识、极大似然估计、有限元、人工神经网络、BP算法

所属期刊栏目：18

分类号：TB115;TU42(工程基础科学)

资助基金：国家攀登计划

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：138-145