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中国安全科学学报

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应用BP神经网络进行隧道围岩快速分级

段林娣,宋成辉   

  1. 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京,100083%北京城建设计研究总院,北京,100037
  • 出版日期:2010-02-20 发布日期:2010-02-25
  • 基金资助:
    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)

Application of BP Neural Network in the Rapid Classification of Surrounding Rock

  • Online:2010-02-20 Published:2010-02-25

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.

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