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题名应用BP神经网络进行隧道围岩快速分级
被引量：17
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作者
段林娣
宋成辉
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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
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期41-45,共5页
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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)
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文摘
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。
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关键词
快速分级
分级参数
BP神经网络
训练集合
隧道围岩
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Keywords
rapid classificationl
grading parameters
BP neural network
training set
surrounding rock
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分类号
X947
[环境科学与工程—安全科学]
U455
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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