%0 Journal Article
%A 程 壮
%A 陈 星
%A 董艳华
%A 党 莉
%T 基于BP神经网络的堆石坝参数二次反演与变形预测
%D 2012
%R 10.3969/j.issn.1001-5485.2012.08.021
%J 新澳门游戏网站入口
院报
%P 112-117
%V 29
%N 8
%X 在预测堆石坝长期变形时，常常需对堆石体流变参数进行反演。若同时对堆石体的瞬时变形力学参数和流变参数进行反演，则反演参数多，网络结构复杂，所需的训练样本数量大，反演效率低。根据堆石坝的监测资料，将堆石坝的沉降分解为瞬时沉降和流变引起的沉降，运用BP神经网络方法逐次增加训练样本，循环训练网络，将瞬时力学参数与流变参数分开来进行二次反演，训练样本少，反演效率高，输出结果用于预测能与监测资料较好吻合，可为类似工程提供参考和借鉴。
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.3969/j.issn.1001-5485.2012.08.021