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| 基于BP神经网络和遗传算法的软基参数反演与沉降预测 | |
| 作者单位： | ;1.南昌工程学院土木与建筑工程学院;2.江西交通咨询公司;3.山东华宇工学院 |
| 摘 要： | 以九江绕城高速公路桩网复合地基加固软基试验段为工程背景,利用智能反演方法、正交试验设计和有限元数值方法相结合,对软基土体参数进行反演和工后沉降预测。研究结果表明,采用有限元和正交试验设计方法相结合,可以为BP神经网络和遗传算法参数反演模型提供大量的训练样本,能够确保参数反演精度;工程应用证明,BP神经网络和遗传算法与ADINA有限元程序相结合对软基工后沉降进行计算和预测是可行的,BP神经网络反演方法计算的软基沉降最大误差为5.26%,遗传算法计算的软基沉降最大误差为3.1%,因此,遗传算法在桩网复合地基软基沉降预测中具有更高的预测精度。 |
| 关 键 词： | 高速公路 桩网复合地基 沉降预测 参数反演 有限元 正交试验设计 |
Back analysis of parameters and settlement prediction of soft foundation based on BP neural network and genetic algorithm |
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| Keywords: | |