人工神经网络进行参数辨识的并行计算
本文采用修改了的人工神经网络BP算法--FRBP并行算法对深基坑开挖工程中多层土体的物性参数进行辨识,与传统的反分析方法相比，该方法具有概念直观，易于掌握，易于实现等优点。在网络训练中动态优化调整训练速率系数和冲量系数,有效地加快了网络训练的速度，具有较高的效率和加速比。数值算例表明本方法收敛快、精度高，可以应用于大型工程中多层土体物性参数的辨识问题。
基坑土体 参数辨识 人工神经网络 并行计算
葛增杰 王希诚
大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室,大连 116023
国内会议
辽宁大连
中文
55-60
2004-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）