基于DCGAN-CS算法的岩溶隧址区渗透系数反演及分析

• 全文链接
• 请求原文

作   者：

刘向阳;  唐凌峰;  熊成宇;  张学富;  唐俊; 

作者机构：

重庆交通大学土木建筑学院;  中交一公局第四工程有限公司; 

关键词：

布谷鸟算法;  反演分析;  隧道工程;  DCGAN;  渗透系数;  水文地质勘测; 

期刊名称：

公路

i s s n：

0451-0712

年卷期：

2025 年 70 卷 002 期

页   码：

435-443

摘   要：

为准确地确定隧址区各地层渗透系数，构建了基于卷积生成对抗神经网络(DCGAN)与布谷鸟(CS)算法的数学分析模型，对隧址区的地层与断层的渗透系数进行反演分析：(1)基于隧址区实测钻孔水位，利用基于modflow大型渗流场变化下，建立地下水数值模型生成DCGAN的学习样本；(2)通过训练DCGAN构建渗透系数与水位均值的非线性映射关系，使其替代有限元方法快速准确地完成渗流计算；(3)根据抽水试验得到渗透系数范围，利用CS算法进行全局搜索确定最优渗透系数，并将模型运用于某岩溶隧道断层区进行实例验证。结果表明：基于卷积生成对抗神经网络(DCGAN)与布谷鸟(CS)算法的数学分析模型可用于反演渗透系数，绝对误差在10 m以内，相对误差5%以内，结果合理，精度满足工程要求。