吴发红 邓成发 胡广伟

（1.盐城工学院土木学院，224051，盐城；2.浙江省水利河口研究院，310020，杭州；3.合肥市勘察设计有限公司，230001，合肥／／第一作者，副教授）

随着电子计算技术的发展，岩土工程的数值理论和方法日趋成熟。而各种理论分析必须以合理的岩土力学参数为基础。但是，无论是由室内实验还是由原位试验确定的力学参数与实际情况有较大的偏差，用这样的岩土参数进行数值分析，所得结果往往与实际情况有较大误差。根据现场的实测位移，运用理论分析方法来确定岩（土）体的力学参数、地层初始地应力以及支护结构的边界荷载等，为理论分析在岩土工程中的应用提供符合实际的基本参数，即位移反分析方法[1]。利用施工过程中对岩土体进行位移监测的信息，通过反演分析法反求解岩土体的力学参数，再应用于后续施工过程的途径更为科学合理[2－3]。

由于神经网络具有很强的非线性映射能力，特别适用于参数变量和目标函数之间无数学表达式的复杂工程问题，同时数值模拟具有很好的定量分析能力，把两者结合起来是位移智能化分析的一条有效途径，因此本文采用ABAQUS有限元软件和神经网络相结合的位移反分析方法，对深基坑工程中岩土体参数进行智能识别。

1 BP神经网络及算法

人工神经网络（Artificial Neural Network，简为ANN）是一种信息处理系统，是模仿大脑的组织结构（即大脑神经元网络）和活动规律形成的。神经网络是通过学习来解决问题的。它采用输出层类似于“黑匣子”的方法，通过样本的学习和记忆，找出输入和输出之间的映射关系，这样就减少了预先假定岩性参数和位移量服从某种数学关系而带来的误差。……