基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧洞圍巖分類與變形預(yù)測.pdf

1、眾所周知,隧洞圍巖是受各種性質(zhì)的結(jié)構(gòu)面切割而形成的地質(zhì)綜合體,影響隧洞圍巖穩(wěn)定性的因素眾多,其關(guān)系很難用一個精確的數(shù)學(xué)關(guān)系式來描述,屬于高度非線性映射問題.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,簡稱ANN)在知識的自學(xué)習(xí)、非線性動態(tài)處理、自適應(yīng)模式識別等方面的優(yōu)越性,使其更適合處理各種非線性問題.因此,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究隧洞圍巖問題當(dāng)是一條值得探索的新途徑.該文以東深供水改造工程中隧洞圍巖為研究對象,以

2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為理論,采用目前應(yīng)用最廣泛的BP網(wǎng)絡(luò)模型,建立了圍巖分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、位移反分析巖性參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和位移動態(tài)預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并應(yīng)用于東深供水改造工程走馬崗隧洞和風(fēng)崗隧洞某危險斷面中.結(jié)果表明,模型的精度較高,可滿足工程實(shí)際要求.因此,該文開展的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧洞圍巖分類及變形預(yù)測的研究,不僅為大型工程圍巖分類及變形預(yù)測提供了較符合實(shí)際的結(jié)果,供工程單位參考,而且為以后同類工程的圍巖變形研究提供了一個新的方法