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摘要:
人工神經網絡屬于一種對人腦結構及功能進行反映的數學抽象模型，對人的思維以及存儲知識等功能進行模擬，從而完成某項工作。對于巖土工程來說，主要包括巖體和土體兩項內容，且這兩項內容均具備很高的復雜性。在巖土工程研究過程中，有必要借助人工神經網絡，從而使巖土工程的研究得到有效進步發展。本文在分析人工神經網絡的基礎上，進一步對人工神經網絡在巖土工程中的應用進行分析，以期為巖土工程研究的進展提供一些具有價值的參考建議。
關鍵詞:
人工神經網絡；巖土工程；應用
巖土工程的研究對象分為兩大類:其一為巖體;其二為土體。巖土工程涉及的介質存在兩大特性，即模糊性和隨機性，這兩大特性又統稱為不確定性。近年來，不少學者在巖土工程研究過程中，提出了人工神經網絡這一概念，即利用人工神經網絡，將其應用到巖土工程研究領域當中，從而為深入了解巖土工程的某些介質特征奠定有效基礎［1］。從巖土工程研究的優化及完善角度考慮，本文對“人工神經網絡在巖土工程中的應用”進行分析意義重大。
1人工神經網絡分析
1．1人工神經網絡概念
對于人工神經網絡來說，是一種對人腦結構與功能進行反映的數學抽象模型;主要通過數理策略，經信息處理，進一步對人腦神經網絡構建某種簡化模型，進一步采取大量神經元節點互連，從而形成復雜網絡，最終完成人類思維及儲存知識的能力的模擬。神經網絡無需構建反映系統物理規律的數學模型，與別的方法比較，在噪聲容忍度方面更強［2］。與此同時，還擁有很強的非線性映射功能，對于大量非結構性以及非精準性規律存在自適應能力，具備超強的計算能力，可完成信息的記憶以及相關知識的推理，且其自身還具備自主學習能力;與常規算法相比，優勢、特點突出。
1．2BP網絡簡述
從研究現狀來看，基于實際應用過程中，人工神經網絡模型大多數采取BP網絡。BP網絡即指的是多層前饋網絡，因多層前饋網絡的訓練通常使用誤差反向傳播算法，所以將BP網絡稱之為屬于一類誤差反向傳播的多層前饋網絡。對于其網絡而言，具備輸入節點和輸出節點，同時還具備一層隱層節點與多層隱層節點，基于同層節點當中不存在耦合狀態。其中的輸入信號從輸出層節點依次傳過各個隱層節點，進一步傳輸至輸出節點，每一層節點的輸出只對下一層的節點輸出產生影響。
2人工神經網絡在巖土工程中的應用分析
在上述分析過程中，對人工神經網絡的概念有一定的了解，由于其模型算法的優越性，可將其應用到巖土工程研究領域當中，從而為解決巖土工程問題提供有效憑據。從現狀來看，人工神經網絡在巖土工程中的應用主要體現在以下幾大方面。
2．1在巖石力學工程中的應用
巖石力學工程是巖土工程中尤為重要的一部分，將神經網絡應用到巖石力學工程當中，主要對巖石非線性系統加以識別，同時還能夠為工程巖體分類提供有效幫助，此外在爆破效應預測方面也具備一定的應用價值。對于人工神經網絡來說，存在從有限數據中獲取系統近似關系的優良特性，而巖石當中的各項參數之間又存在很復雜的關系，并且難以獲取完整的參數集。在這樣的情況下，使用人工神經網絡技術，便能夠使巖石非線性系統識別問題得到有效解決［3］。此外，有研究者將巖石抗壓強度、抗拉強度以及彈性能量指數等作為巖爆預測的評判指標，進一步對巖爆預測的神經網絡模型進行構建，然后預測了巖爆的發生與烈度。通過計算得出結論:采取人工神經網絡方法進行巖爆預測行之有效，值得采納借鑒。
2．2在邊坡工程中的應用
對于巖土工程中的邊坡工程來說，邊坡失穩狀況突出，且是由多因素造成的，比如邊坡失穩的地質形成條件、誘發因素的復雜性以及隨機性等。與此同時，由于邊坡動態監測技術從目前來看尚且不夠成熟，因此邊坡失穩在巖土工程研究領域一直視為是一項難以解決的工程項目。而對于神經網絡方法來說，因其具備非常好的預測功能，因此相關巖土工程研究工作者通常會采取人工神經網絡對巖土工程中的邊坡工程問題進行求解。并且，從現有研究成果來看，將人工神經網絡應用于巖土工程的成果突出。有學者對影響巖質邊坡的穩定性的相關因素進行了分析，包括地形因素、巖體因素以及外部環境因素等，并構建了邊坡穩定性分析的BP網絡模型［4］。此外，還有學者將大量水電邊坡工程的穩定狀況作為學習訓練樣本及預測樣本，對以人工神經網絡技術的邊坡巖體的穩定性進行了研究，結果顯示，采取人工神經網絡對邊坡巖體的穩定狀況進行預測可行性高。
2．3在基坑工程中的應用
采取人工神經網絡對基坑變形進行預測主要分為兩種情況:其一，對會影響基坑變形的各大因素及位移的神經網絡模型加以構建;其二，把變形監測數據作為一個時間序列，以歷史數據為依據，將系統演變規律查找出來，進一步完成系統未來發展趨勢的分析及預測。有學者針對基坑變形利用了人工神經網絡方法進行預測，結果表明:對前期實測結果加以應用，使用此方法能夠對后續階段的基坑變形實時預測出來，并且預測結果和實測結果保持一致性。此外，還有學者根據具體工程項目，采取人工神經網絡，對深基坑施工中地下連續墻的位移進行了深入分析及預測，結果顯示:使用人工神經網絡方法進行分析及預測，在精準度上非常高，值得在深基坑工程相關預測項目中使用［5］。
2．4在地鐵隧道工程中的應用
在地鐵隧道施工過程中，存在地表變形和隧道圍巖變形等狀況，為了深入了解這些狀況，可將人工神經網絡應用其中。有學者在對地層的影響因素進行分析過程中，列出了可能的影響因素:盾構施工參數、盾構物理參數以及地質環境條件，進一步利用人工神經網絡，構建了人工神經網絡模型，進一步針對盾構施工期間的地層移動進行實時動態預測，最終得到了不錯的預測成果。此外，還有學者對BP網絡算法進行改進，然后對某地鐵工程中隧道上方的地表變形進行了未來趨勢預測，結果表明:和其他地表變形預測方法相比，人工神經網絡預測方法的應用價值更為顯著。
3結語
通過本文的探究，認識到基于人工神經網絡模型的算法具備很高的優越性，由于巖土工程地質條件復雜，為了深入研究巖土工程，可將人工神經網絡應用其中。結合現狀研究成果可知，人工神經網絡在巖石力學工程、邊坡工程、基坑工程以及地鐵隧道工程中均具備顯著應用價值。例如:將人工神經網絡應用于巖石力學工程當中，能夠預測巖爆的發生與烈度;應用于邊坡工程當中，能夠邊坡工程的穩定性進行精準預測;應用于基坑工程當中，實現對基坑工程變形的實時動態監測;應用于地鐵隧道工程當中，能夠進一步了解地鐵工程中隧道上方的地表變形情況。
總而言之，人工神經網絡在巖土工程中的應用價值高，值得相關工作者采納應用。
作者：張洪飛 單位：山東正元建設工程有限責任公司
參考文獻
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