隧道围岩等级分类GRNN模型研究

影响隧道围岩分类的因素复杂且具有随机性和不确定性。神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络方法适用于解决非确定性的隧道围岩分类问题。基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,简称GRNN)的基本原理,建立了隧道围岩分类评价的GRNN模型。然后用收集到的工程数据对该GRNN模型进行检验。结果表明,建立的GRNN模型预测围岩等级分类精度高,是隧道围岩等级分类评价的一种有效方法。