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基于改进MATLAB-BP神经网络算法的隧道岩爆预测模型

论文摘要

针对岩爆预测这一地下工程领域中的世界性难题,通过总结和阐述众多学者关于岩爆影响因素、预测方法和判别准则的相关研究成果,引用围岩最大主应力σmax,切向应力σθ,单轴抗拉强度σt、单轴抗压强度σc,点荷载强度Is和σθ/σc,σc/σt,以及隧道埋深h,冲击倾向性指数Wet这9个主要预测关联性指标,在收集国内外典型岩爆地下工程基于现场地应力监测数据资料的条件下,以非线性科学理论为指导,建立考虑以上9个关键性预测指标的BP神经网络改进预测模型,并利用工程实例对模型进行验证。研究结果表明:改进算法模型实现了非线性理论和网络分析法之间的有机结合,避免了普通算法存在的网络性收敛速度慢容易陷进局部最小点等运行缺陷,该预测模型分析较复杂结构具有明显优势;改进算法模型预测结果与现场实际情况相符,这可以为今后类似隧道及地下工程施工的岩爆风险预测及评估提供一定的借鉴和指导作用。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 岩爆影响因素及判别准则
  •   1.1 影响因素
  •   1.2 判别准则
  • 2 MATLAB-BP预测模型建立
  •   2.1 BP神经网络
  •   2.2 改进BP算法
  • 3 模型参数确定及测试
  •   3.1 模型结构设计
  •   3.2 模型样本对确定
  •   3.3 模型函数选用
  •   3.4 网络模型训练
  • 4 应用研究
  •   4.1 有效性验证
  •   4.2 工程实例
  •   4.3 岩爆预测与综合评价
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙臣生

    关键词: 隧道工程,岩爆,影响因素,判断准则,神经网络,改进预测模型

    来源: 重庆交通大学学报(自然科学版) 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 山西省交通规划勘察设计院有限公司

    分类号: U452.1

    页码: 41-49

    总页数: 9

    文件大小: 1354K

    下载量: 599

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/ca7a721d2de8b892ccc7639f.html