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岩爆预测的人工神经网络模型
引用本文:陈海军,郦能惠,聂德新,尚岳全.岩爆预测的人工神经网络模型[J].岩土工程学报,2002,24(2):229-232.
作者姓名:陈海军  郦能惠  聂德新  尚岳全
作者单位:南京水利科学研究院土工研究所;成都理工大学工程所;浙江大学土木学系 江苏南京210024;江苏南京210024;四川成都610059;浙江杭州310027;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(49972091)
摘    要:选取岩石抗压强度、抗拉强度、弹性能量指数和洞壁最大切向应力作为岩爆预测的评判指标 ,建立了岩爆预测的神经网络模型 ,对岩爆的发生及其烈度进行预测。实例计算表明 ,用人工神经网络方法进行岩爆预测是可行有效的

关 键 词:岩爆  预测  神经网络  改进BP算法  岩石地下工程  
文章编号:1000-4548(2002)02-0229-04
修稿时间:2001年4月17日

A model for prediction of rockburst by artificial neural network
CHEN Haijun,LI Nenghui,NIE Dexin,SHANG Yuequan.A model for prediction of rockburst by artificial neural network[J].Chinese Journal of Geotechnical Engineering,2002,24(2):229-232.
Authors:CHEN Haijun  LI Nenghui  NIE Dexin  SHANG Yuequan
Affiliation:1.Geotechnical Engineering Department Nanjing Hydraulic Research Institute Nanjing 210024 China 2.Engineering Geological Institute Chengdu University of Technology Chengdu 610059 China
Abstract:Based on the analysis of main causes of rockburst,the compressive strength,the tensile strength,the elastic energy index of the rock and the maximum tangential stress of the cavern wall are chosen as the indexes of criterion for rockburst prediction.A new model using neural network method is proposed to predict rockburst occurrence and its intensity.The predicted results show that it is feasible and valid to use artificial neural network model for predicting rockburst
Keywords:rockburst  prediction  neural network  improving BP algorithm  underground rock engineering
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