人工神经网络理论在岩土工程中的应用孟飞（岩土工程10级，学号：104811068，电话：15111138062）摘要：人工神经网络在近年来发展迅速，在土木工程、能源工程等传统工程领域得到了广泛的应用，并有效地解决了各个领域中原来难以解决或解决得不好的许多问题。在岩土工程中，由于岩土工程问题本身的复杂性，已知量与未知量之间具有很强的非线性关系，而这种非线性关系通过人工神经网络可以得到很好地映射。本文介绍了人工神经网络的发展历史，及其在国内岩土工程中应用的现状。关键词：人工神经网络；岩土工程ArtificialNeuralNetworksinGeotechnicalEngineeringMENGFei(GeotechnicalEngineering10,StudentID:104811068,Tel:15111138062)Abstract:Afterhavingbeendevelopedrapidlyinrecentyears,ArtificialNeuralNetworkswasintroducedintosometraditionalengineeringfieldsuchasCivilEngineeringandEnergyEngineering.ArtificialNeuralNetworksshowedgreateffectivenessinsolveproblemswhichcannotbesolvedorcannotbesolvedperfectlyusingtraditionalmethods.InGeotechnicalEngineering,duetothecomplexityofgeotechnicalproblems,thereisastrongnonlinearrelationshipbetweenknownandunknownquantity.Butthisnon-linearrelationshipcanbemappedwellthroughArtificialNeuralNetworks.ThispaperdescribesthehistoryofthedevelopmentofArtificialNeuralNetworks,anditsapplicationinthedomesticGeotechnicalEngineering.Keywords:ArtificialNeuralNetworks;GeotechnicalEngineering人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理，并具有良好的自适应性、容错性等特点。1人工神经网络理论的发展历史[1~3]人工神经网络的出现已有半个多世纪的历史1943年，心理学家McCulloch和数学家Pits合作提出了形式神经元的数学模型，开创了对神经网络的理论研究；1944年，Hebb提出了改变神经元连接强度的Hebb规则；1957年，Roscnblatt首次引入感知器的概念，第一次从理论研究转入工程研究阶段，掀起了研究人工神经网络的高潮；1962年，Widrow提出了自适应元件，他们标志着人工智能网络系统研究的开始；但在1969年，Minsky和Papert对神经网络的发展作出了悲观的结论，同时由于计算机的飞速发展使人工智能取得了显著的成就，神经网络的研究陷入了低潮。1982年美国加州工学院的物理学家Hopfield提出了仿人脑的神经网络模型即著名的Hopfield模型，引入了“能量函数”的概念，给出了网络稳定性判据。它的电子电路实现为神经计算机的研究奠定了基础，同时开拓了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径。Hopfield发表了一系列有关神经网络运用的文章，有力地推动了人工神经网络理论的研究。神经网络虽有一定的局限性，但神经网络能够解决一些用传统方法所难以处理的问题，人工神经网络的非线性映射、学习分类和实时优化等基本特性已成为一种重要的信息处理方式而普遍应用于各个工程和学科的研究领域。目前神经网络研究方法已形成多个流派，最富有成果的研究工作包括：多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。2人工神经网络在土木工程中的应用自80年代末期起，人工神经网络开始在土木工程中得到应用，Flood率先采用人工神经网络方法解决施工工序问题，随后研究范围逐渐扩大，如施工过程的模拟（Flood1990）、施工费用预算（Moselhi1991）、地震危害预测（Wong1992），环境岩土工程问题（BasheerandNajjar1996）等[4~5]。Ghaboussi等[6]提出了一个NANNs（NestedAdaptiveNeuralNetworks）网络用以模拟砂土的应力应变关系；Ellis[7]采用改进的BP网络模拟砂土的应力应变关系，该模型可以考虑...
