[发明专利]基于LHS的BP神经网络参数标定方法在审
| 申请号： | 201911281215.4 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111159935A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 钱建固;徐巍;吴安海 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/13;G06N3/04;G06F119/14 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LHS的BP神经网络参数标定方法，并将其应用到土体力学参数的标定中，包含以下步骤：建立有限元模型；参数敏感度分析；确定待标定参数及其范围；LHS抽样；建立训练集和验证集；训练BP神经网络；验证BP神经网络；土体力学参数标定。本发明利用了LHS抽样能够构造出数量少却极具代表性样本的特点和BP神经网络强大的非线性映射能力，给土体力学参数标定带来了新的模式。这种标定方法既避免了基于梯度优化算法易陷入局部最优的缺点也弥补了随机优化算法需要大量有限元计算的不足，可以较好地应用到土体力学参数标定中，并且可以推广到其他需要进行参数标定的领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lhs bp 神经网络 参数 标定 方法 | ||
【主权项】：
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