基于計算智能方法的巖土工程與工程網絡計劃的應用研究.pdf

1、計算智能主要包括人工神經網絡、演化計算等智能模擬方法，近年來得到了迅速發(fā)展并廣泛應用于土木工程領域。本文對遺傳算法、前饋神經網絡和自組織映射網絡進行了系統(tǒng)的分析并對其在巖土工程和工程網絡計劃中的應用進行了深入的研究。本文主要研究內容如下： 1.綜述了遺傳算法和人工神經網絡的發(fā)展歷程、基本理論，及其在巖土工程領域和工程網絡優(yōu)化方面的應用研究進展。 2.提出了SOM-BP復合神經網絡模型進行邊坡穩(wěn)定性分析。首先應用SOM網絡

2、對輸入樣本進行自組織聚類以改善復合網絡的輸入信息；然后利用BP網絡對初步聚類后的樣本進行有監(jiān)督下的訓練，模擬邊坡穩(wěn)定影響因素及其穩(wěn)定狀態(tài)之間的復雜映射。實例計算表明，基于SOM-BP網絡模型的邊坡穩(wěn)定性分析方法具有較高的分析準確率。 3.應用遺傳算法解決邊坡穩(wěn)定性評價的聚類分析問題。針對問題特點，提出了一種基于自然數(shù)的編碼方案；以及相應的交叉和變異算子。計算結果表明，該方法可有效克服常規(guī)聚類方法中存在的對初始聚類中心敏感以及聚類

3、結果與樣本輸入次序有關等缺點。 4.提出應用進化-神經網絡方法來反演深基坑的力學參數(shù)。首先利用神經網絡對樣本數(shù)據(jù)進行訓練，建立深基坑力學參數(shù)和支護點位移之間的非線性映射模型；然后應用遺傳算法進行優(yōu)化搜索，反演出最佳的力學參數(shù)組合，作為深基坑工程相關計算的理論依據(jù)。 5.應用遺傳算法解決工程網絡計劃的優(yōu)化問題： ①針對網絡計劃的資源優(yōu)化問題的特點，提出一種自然數(shù)編碼方案；構造出一種新的修復策略，對違約個體進行修復；