基于遗传神经网络的坝基岩体渗透系数识别*
何 翔 李守巨 刘迎曦 周园π
IDENTIFICATION OF PERMEABILITY COEFFICIENT
摘要 基于坝基岩体渗流场正演分析的数学模型，通过观测渗流区域地下水运动的动态信息反演坝基岩体的渗透系数。将遗传算法和神经网络相结合，所建立的遗传神经网络具有较快的训练速度和较强的泛化能力。数值算例表明，遗传神经网络在求解坝基岩体渗透系数反演问题中具有较高的计算效率和识别精度。
关键词 ：
遗传神经网络 ,
渗透系数 ,
参数识别 ,
全局最优 ,
归一化
Abstract ：The mathematical model of seepage field is introduced as the basis in identifying the permeability coefficient of the dam foundation by observing the dynamic information of the movement of underground water in seepage field. With the combination of genetic algorithm with artificial neural network，the newly established genetic neural network is of faster training speed and superior generating ability. The presented numerical example shows that the genetic neural network is of both higher computing efficiency and higher identification accuracy.
Key words ：
genetic neural network
permeability coefficient
parameter identification
global optimum
normalization procedure
收稿日期: 2002-04-22
[1]
吕从聪1，曹 立1，李宗利2，卢晓春1，田 斌1，吴振超1. 衬砌渗透性对穿越软弱破碎带深埋富水隧洞围岩稳定性的影响研究
[2]
张 昭1，2，马 浩1，祝良玉3，张 钊1，周子豪1，张远傲1，文艺龙1. 考虑颗粒不均匀影响的土体迂曲度计算公式及其应用
[3]
谈云志1，2，魏康旭1，2，祝 雨1，2，张金生1，2，明华军1，2. 球状石墨–膨润土压实后的导热与防渗性能
[4]
张振杰. 高外水压作用下大埋深隧洞围岩稳定分析方法及工程应用
[5]
胡云进1，2，3，杨申东1，2，3，钟 振1，2，3，王小宇1，2，3，张拓威4，周如杰1，2，3. 灰岩单裂隙非饱和渗流–应力耦合特性试验研究
[6]
张钟远1，邓明国1，徐世光1，2，张云波3，付弘流4，李忠海5. 镇康县滑坡易发性评价模型对比研究
[7]
刘秀敏1，2，陈从新1，2，于群群3，夏开宗1，2，刘轩廷1，2，王 月1，2. 黏土颗粒含量对土洞稳定性影响试验研究
[8]
王树英1，令凡琳1，黄 硕2. 泡沫改良粗粒渣土渗透性计算模型及适用性对比研究
[9]
江文豪1，2，詹良通1，2 . 考虑井阻随时间变化下砂井地基的非线性固结解
[10]
马国梁1，张虎元1，2，季 泽 1，谭 煜 1 . 松散堆积膨润土颗粒材料的膨胀及渗透性能
[11]
曹志翔1，2，王 媛1，赵素华2，宋新伟2，韩宪东2. 粗粒土渗透系数计算模型及试验研究
[12]
高 俊，党发宁，丁九龙，杨 超，张 乐. 考虑初始固结状态影响的软基固结计算方法研究
[13]
张振营，丁正坤，王樱峰，吴大志，张志鹏. 高有机物含量新鲜生活垃圾压缩与渗透相关特性试验研究
[14]
张振营，张宇翔，郭文强，吴大志，徐 辉，王樱峰. MBT垃圾基本土工特性室内试验研究
[15]
金子豪1，杨 奇1，2，陈 琛1，冷伍明1，2，郭风琪1，2，赵春彦1，2. 粗糙度对混凝土–砂土接触面力学特性的影响试验研究
