人工神经网络在静力载荷测试中的应用.pdf

维普资讯 王 墅 终查 蓥煎 达中_麈旦上………………………………………………臣雹薹重冒_量蜀圆 人工神经网络在静力载荷测试中的应用 李 颢，张风安 (内蒙古电力勘测设计院，内蒙古 呼和浩特 010020) 摘 要：以人工神经网络 (BP模型)为研究手段，将人工神经网络理论应用于静力载荷数据预测沉降， 提出了一种有效的预测方法 ，并构造了预测沉降的神经网络模型，预测结果表明，该模型预测结果与实 测值拟合较好 ，具有较高的预测精度。 关键词 ：人工神经网络；BP模型；沉降量；预测 ． 中图分类号 ：TP183 文献标识码：B 文章编号：1671—9913 (2006)03—0014—04 TheApplicationofArtificialNeuralNetwork inStaticLoadTest LIHao，ZHANG Feng—an (Inner—MongoliapowerExplorationDesignInstitute，Huhhot 010020，China) Abstract：Theartificialneuralnetworks(BPmode1)gleeusedonsettlementpredictionofstaticloadtestdata，An effectivepredictingmethodisputforward，andtheneural networksmodelofrsettlementpredictionisfound．The predictingresul~ indicatethattheresultsofthemodelforecastisinagoodcoincidencewiththeactualsurveyresults na dCna gainhigherprecision． Keywords：artificialneuralnetwork；BPmodel；settlement；forecast． 目前，依据沉降观测值预测沉降量的方法 的人工神经网络预测模型，并对该工程静载的 有很多种，如双曲线法、沉降速率法、三点法、 沉降进行了预测分析。 灰色预测、时间序列分析等。而神经网络由于 1 BP神经网络模型 其并行处理的能力、分布式存储、自适应、自 组织、自学习能力的特点，以及不需要知道数 1．1 BP神经网络原理 据间的分布形式和变量间关系，能从已知数据 BP神经网络采用误差反向传播算法 (Error 中自动归纳规则，获得这些数据 的内在规律， Back—PropagationAlgorithm)，典型的BP网络是 建立各影响因素之间的高度非线性映射关系， 由三层网络组成，分别是输入层、隐含层和输 特别是对残缺不全或模糊随机的不确定信息具 出层。各层之间实行全连接，见图1。 有较强的容错能力。这些因素决定了神经网络 首先对每一种输入模式设定一个期望输出 方法在处理建筑物沉降分析方面具有较好的应 值，然后对网络输入实际的学习记忆模式，并 用基础。目前已有很多岩土工作者将其应用于 由输入层经神经元向输出层传播，此过程称为 工程，并取得一些成果。本文采用人工神经网 模式顺传播。实际输出与期望输出的差即误差， 络理论，提出了某电厂静力载荷数据预测沉降 按照误差平方和最小这一规则，由输出层往隐 ★收稿 日期：2o06．o2．13 作者简介：李颢 (1975-)，男，内蒙古武川人，硕士，现从事岩土工程勘测与施工工作。 l4 电力 设计 2￡)年fjlg月 第3期 维普资讯 匿邑童雪重 ………………………………………………j一王 经凰缝 勇_力 谚 中_星思 SSE=E=m1毫