| 基于神经网络与灰色理论的工程岩体分级 |
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| 引用本文： | 张兆省,来光,厉从实,聂胜立,皇甫泽华. 基于神经网络与灰色理论的工程岩体分级[J]. 人民黄河, 2019, 0(1): 93-96 |
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| 作者姓名： | 张兆省 来光 厉从实 聂胜立 皇甫泽华 |
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| 作者单位： | 河南省前坪水库建设管理局;河南省水利勘测有限公司 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 岩体分级 灰色理论 BP神经网络 不确定性分析 |
Engineering Rock Mass Classification Based on ANN and Grey Models |
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