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基于GA-BP神经网络的地铁车站基坑土层参数反分析

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地铁车站深基坑工程一般位于人流密集、交通复杂的区段，地下管网错综复杂，这对基坑开挖提出了很高的要求。针对基坑土层参数离散性大且勘察资料中土性参数数据较少的问题,提出了基于GA-BP神经网络的基坑多层土土性参数位移反分析方法,以地下连续墙水平位移反演土层参数.通过引入灵敏度因子对遗传算法适应度函数和神经网络性能评价函数进行改进,以提高高灵敏度参数的反演精度.计算结果表明:基于GA-BP神经网络位移反分析方法在处理多层土的土性参数反演问题时具有较好的适应性,可为基坑的安全性分析提供较为可靠的数据来源.

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来源
《第十六届海峡两岸隧道与地下工程学术与技术研讨会》|2017年|308-314|共7页
会议地点贵阳
作者
XUE Peng-peng; 薛鹏鹏; ZHENG Jun-jie; 郑俊杰; ZHANG Rong-jun; 章荣军; LAI Han-jiang; 赖汉江;
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作者单位

中国土木工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类预制砌块基础;
关键词
深基坑开挖; 土层参数; 反分析; 神经网络; 遗传算法;
入库时间 2022-08-17 11:15:08

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