基于神经网络与灰色理论的工程岩体分级

论文摘要

建立岩体分级结果与岩石强度、岩体完整度、地下水分布等影响因素间的非线性映射关系,对大型水利水电工程的岩体质量分级工作具有重要意义。以前坪水库坝址区工程岩体为例,采用灰色理论对影响因素及对应结果进行聚类划分,构建灰色理论岩体质量分级体系;以类似工程岩体数据作为输入样本对BP神经网络进行训练,拟合各影响因素与分级结果之间的函数关系,并构造特定网络,最后将研究区岩体数据作为检验样本进行分级。与比传统工程岩体质量分级方法比较表明:新的模型能最大限度利用勘察数据库,且分级结果与传统方法基本一致,少数岩组偏向于经济性。

论文目录

• 1 理论模型
•   1.1 灰色理论模型
•   1.2 BP神经网络模型
• 2 实例分析
•   2.1 研究区岩组划分
•   2.2 灰色理论岩体分级
•   2.3 BP神经网络岩体分级
•   2.4 对比分析
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张兆省,来光,厉从实,聂胜立,皇甫泽华

关键词: 岩体分级,灰色理论,神经网络,不确定性分析

来源: 人民黄河 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 水利水电工程

单位: 河南省水利勘测有限公司

基金: 河南省水利科技攻关计划项目(GG201652)

分类号: TV223.1

页码: 93-96

总页数: 4

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