基于BP神经网络的隧道参数反演模型研究.pdf

"基于BP神经网络的隧道参数反演模型研究" 本文旨在研究基于BP神经网络的隧道参数反演模型，旨在解决隧道施工中岩体物理力学参数的确定问题。通过建立智能隧道围岩参数反演模型，结合工程实例对其可靠性进行检验，以期为类似隧道物理力学参数预测提供参考。 本研究采用LM算法改进的BP神经网络与数值模拟技术相结合的方法构建智能隧道围岩参数反演模型。选择某实际隧道工程作为案例，通过数值模拟技术构造预测样本，然后利用MATLAB数学软件搭建BP神经网络模型对实际工程岩体参数进行反演，并将反演结果与工程实测数据进行对比，检验其可靠性。 BP神经网络模型采用3层式设计，输入层节点数取3，输出层节点数取2，隐含层节点数取6。开始训练前先使用最大最小归一化法对训练数据进行归一化处理，数据迭代次数上限设为500；期望精度设置为0.995。神经网络模型输入层与隐含层、输出层与隐含层之间的激活函数均采用sigmoid函数。 通过对隧道围岩参数的反演，可以获取隧道施工中岩体物理力学参数的信息，从而为隧道稳定性评价和信息化施工提供依据。本研究成果对隧道稳定性评价、信息化施工等具有一定实用价值。 知识点： 1. 隧道参数反演模型的重要性：在隧道施工中，岩体物理力学参数的确定对设计科学的开挖工法与支护措施具有重要意义。 2. BP神经网络在隧道参数反演中的应用：BP神经网络可以与数值模拟技术相结合，用于隧道围岩参数的反演。 3. LM算法的改进：LM算法可以改进BP神经网络的性能，提高其在隧道参数反演中的精度。 4. 数值模拟技术在隧道参数反演中的应用：数值模拟技术可以用于构造预测样本，获取隧道围岩参数的信息。 5. MATLAB数学软件在BP神经网络模型中的应用：MATLAB数学软件可以用于搭建BP神经网络模型，对实际工程岩体参数进行反演。 6. 隧道围岩参数的影响因素：隧道围岩参数的确定受到多种因素的影响，如爆破震动、开挖施工等。 7. BP神经网络模型的结构参数：BP神经网络模型的结构参数包括输入层节点数、隐含层节点数、输出层节点数等。 8. 隧道参数反演模型的应用价值：隧道参数反演模型可以为隧道稳定性评价和信息化施工提供依据，具有重要的实用价值。