Red neuronal artificial BP
La red neuronal artificial (ANN) se refiere a una red compuesta por una gran cantidad de neuronas similares al sistema nervioso natural. Es un tipo de red artificial que utiliza tecnología de ingeniería para simular las características estructurales y funcionales. de las redes biológicas. Las redes neuronales no solo tienen la potencia informática general para procesar datos numéricos, sino que también tienen las capacidades de pensamiento, aprendizaje y memoria para procesar el conocimiento. Utiliza un método similar a una "caja negra" para descubrir la no conformidad entre la entrada y la información. generar variables a través del aprendizaje y la memoria (mapeo), al ejecutar preguntas y resolver problemas, ingresar los datos adquiridos en la red ya entrenada, realizar el razonamiento de la red basado en el conocimiento aprendido por la red y obtener respuestas y resultados razonables.
Muchos problemas en ingeniería geotécnica son problemas no lineales, y la relación entre variables es muy compleja, lo cual es difícil de describir con modelos matemáticos y mecánicos exactos. La representatividad de los datos de medición del sitio de ingeniería real está relacionada con la ubicación, el alcance y los medios de los puntos de medición. A veces es difícil cumplir con las condiciones y leyes estadísticas requeridas por los métodos estadísticos tradicionales. Además, la complejidad y la incertidumbre de la información de ingeniería geotécnica hacen. dificulta el uso de redes neuronales. El método es adecuado para lograr la solución de problemas geotécnicos.
El modelo de red neuronal BP es la abreviatura de modelo de red de propagación hacia atrás de errores (BackPagation). Consta de capa de entrada, capa oculta y capa de salida. El proceso de aprendizaje de la red es el proceso de modificar gradualmente los pesos de conexión entre los nodos en cada capa de la red. Este proceso consta de dos partes: propagación hacia adelante y propagación hacia atrás. La propagación hacia adelante es la transmisión del patrón de entrada desde la capa de entrada a la capa de salida mediante el procesamiento de la capa oculta. La propagación hacia atrás es la propagación de la información del error cuadrático medio desde la capa de salida a la capa de entrada, y devuelve la señal de error a lo largo de la conexión original; ruta y modificando la red neuronal de cada capa. El peso del elemento es tal que la señal de error se minimiza.
En el proceso de establecimiento y aplicación del modelo de red neuronal BP, las principales deficiencias y sugerencias son las siguientes:
(1) Para las redes neuronales, cuantos más datos, más Cuanto mejor sea el efecto del entrenamiento, mejor reflejará la realidad. Sin embargo, en la operación real, debido a limitaciones condicionales, es difícil seleccionar una gran cantidad de valores de muestra para el entrenamiento, y la cantidad de muestras es relativamente pequeña.
(2) El modelo de red BP tiene una velocidad de cálculo lenta y no puede expresar la estrecha relación entre la cantidad predicha y sus parámetros relacionados.
(3) Establecer un modelo basado en datos cuantitativos, si se pueden recopilar datos suficientes, indicadores cualitativos (como métodos de deshidratación de los pozos de cimentación, modos de soporte de los pozos de cimentación, condiciones de construcción, etc.) y algunos de fácil acceso. Los indicadores cuantitativos se utilizan como capa de entrada y el nivel de evaluación se utiliza como capa de salida. El modelo de red de BP establecido de esta manera será más preciso y completo.
(4) El sistema de red neuronal artificial de BP tiene las características de no linealidad e inteligencia. La descripción cualitativa y el cálculo cuantitativo, el análisis lógico preciso y el razonamiento no determinista están bien considerados. Sin embargo, debido a las diferentes muestras, el peso de los factores que influyen es diferente y los parámetros cualitativos se cuantifican en función del conocimiento previo y los resúmenes de experiencia previa. inevitablemente afectarán la objetividad y precisión de la evaluación. Por lo tanto, en la evaluación real, solo seleccionando diferentes indicadores de análisis basados en diferentes condiciones de construcción del pozo de cimentación, diferentes condiciones ambientales circundantes y las necesidades de diferentes usuarios podemos cumplir con los requisitos de la evaluación del entorno geológico en condiciones de trabajo complejas y lograr mejores resultados en la aplicación. efecto.