BP神经网络在卸荷岩体强度参数反演中的应用

摘要：

金川水电站泄洪洞进口自然边坡高陡，岩层发生明显倾倒变形，岩体质量差，对边坡的稳定不利，采用BP神经网络方法对其强度参数进行反演分析。根据边坡的重要性和规范确定边坡的最低安全系数，由边坡目前的变形情况确定反演工况和滑带。利用极限平衡法组织神经网络训练样本，将安全系数作为网络输入，黏聚力和内摩擦角作为网络的输出，并将其代入极限平衡和有限元强度折减模型进行检验，结果表明：BP神经网络与极限平衡法计算的安全系数的误差在1％以内，有限元强度折减法计算边坡浅层变形体的平均抗剪强度参数和安全系数，也与BP神经网络计算得到的结果相符，说明BP神经网络进行参数反演是可靠的。

关键词：BP神经网络、强度折减法、极限平衡法、反演、强度参数

分类号：TU457(土力学、地基基础工程)

资助基金：三峡大学2012年研究生科研创新基金资助项目2012CX018。

在线出版日期：2014-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：109-110,114