基于神经网络和演化算法的土石坝位移反演分析

构造了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法。该法使用具有较强非线性映射能力的神经网络模型代替有限元计算，提高了计算效率。采用演化算法和vogl快速算法，同时优化神经网络的结构和权值，增加其适应性并加快训练速度；使用多种群演化等策略，改善演化算法的全局收敛性和收敛速度。以三峡茅坪溪防护土石坝的变形反演分析为例，研究了神经网络演化代数以及训练样本数量对神经网络模拟能力的影响，证明了所建立的反演分析方法的有效性。