神经网络响应面在堆石坝流变反演中的应用

堆石体的流变参数对高面板堆石坝的长期安全性分析具有重要意义。参数反演可以准确获得符合坝体实际长期变形规律的流变参数。本文分别采用反向传播神经网络（BP）和径向基神经网络（RBF）构造出待反演参数与位移值之间的响应，引入统计学回归预测模型中的均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）和线性回归决定系数（R2）等指标来全面评估不同神经网络响应面映射能力的优劣，从而提高参数反演的效率和准确率。结果表明，RBF神经网络响应面的评估指标均优于BP神经网络响应面。利用RBF神经网络响应面和多种群遗传算法（MPGA）得到反演后的流变参数并将其用于有限元计算，得到的蓄集峡坝体沉降值在大小和分布上与实测值有很好的一致性。