基于神经网络的岩体渗透系数反演方法
李守巨1 刘迎曦1 王登刚2 李 华3 吴凤吉3
INVERSION ALGORITHM OF PERMEABILITY COEFFICIENTS
摘要 基于人工神经网络方法，根据岩体渗流场的水头观测数据和注水试验先验信息，建立了一种含水层参数识别数值方法。介绍了采用神经网络方法反演混凝土大坝岩石基础和混凝土帷幕渗透系数的工程实例。工程实际应用表明，所提出的反演方法得到的渗透系数代入到有限元模型，水头预报值具有比较高的精度。
关键词 ：
人工神经网络 ,
参数反演 ,
优化 ,
渗流 ,
岩体渗透系数
Abstract ：Based on artificial neural network(ANN)，an identification algorithm of aquifer parameters is proposed according to the observed water heads and flows in seepage field. The practical example of identifying the permeability coefficients of rockmass and concrete curtain is introduced with proposed ANN. The practical application shows that the forecasted water heads approach to observed values while the identified permeability coefficients are introduced to the FEM model.
Key words ：
artificial neural network
parameters inversion
optimization
seepage
permeability coefficients of rockmass
收稿日期: 2000-07-24
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