基于PSO-GA-BP神经网络的土体参数反演

土体参数对于基坑工程数值模拟结果的精度具有重要影响，而随着施工的进行土体参数往往会发生变化，因此为了提高数值模拟的精度，有必要对土体参数进行修正。本文提出一种基于PSO-GA-BP神经网络的土体参数反演方法，该方法旨在利用神经网络的学习和优化能力，对数值模拟中的土体参数进行修正。并通过武汉市12号线中一路地铁站的基坑实际监测数据验证了该方法的准确性和可行性。结果表明：本文提出的PSO-GA-BP神经网络反演方法反演效果良好，修正后的土体参数模拟精度明显提高。