应用BP神经网络进行隧道围岩快速分级

作     者：段林娣 宋成辉 DUAN Lin-di;SONG Cheng-hui

作者机构：中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院 北京城建设计研究总院北京100037 

基　　金：国家重点基础研究("973")项目(2002CB412702) 国家自然科学基金重大项目资助(50490271) 

出 版 物：《中国安全科学学报》 (China Safety Science Journal)

年 卷 期：2010年第20卷第2期

页      码：41-45页

摘      要：在隧道施工过程中,为准确、及时地进行围岩快速分级,引入BP神经网络方法,通过制定快速分级参数标准,对已经开挖的隧道工作面按照隧道围岩分级规范进行分级,并测量其快速分级参数,将围岩分级的结果与其对应的快速分级参数建立BP神经网络的训练集合,从而得到围岩分级模型。最后测量正在开挖隧道工作面的快速分级参数,并提供给模型进行判别,从而达到快速、精确分级目的。通过某隧道围岩样品实例验证,该模型判断结果与实际施工情况吻合,可用于指导施工阶段的隧道围岩快速分级。

主 题 词：快速分级 分级参数 BP神经网络 训练集合 隧道围岩 

学科分类：081406[081406] 08[工学] 0837[0837] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-3033.2010.02.007

馆 藏 号：203342668...