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基于遗传神经网络算法的岩溶区隧道溶洞规模预测
被引量:
2
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作者
郑世杰
王润林
《建筑技术开发》
2022年第1期106-109,共4页
岩溶区溶洞发育受多种因素影响,具有高度复杂性和非线性特征。为准确预测岩溶区隧道溶洞规模,降低隧道施工过程中遭遇岩溶洞穴的风险,在参考相关文献的基础上,结合已经探明的溶洞信息与岩溶发育机理选取岩石可溶性、岩层厚度、地表汇水...
岩溶区溶洞发育受多种因素影响,具有高度复杂性和非线性特征。为准确预测岩溶区隧道溶洞规模,降低隧道施工过程中遭遇岩溶洞穴的风险,在参考相关文献的基础上,结合已经探明的溶洞信息与岩溶发育机理选取岩石可溶性、岩层厚度、地表汇水能力、单斜与褶皱构造、断裂构造、岩溶水垂直分带6个主要因素作为岩溶区隧道溶洞规模预测指标。针对岩溶发育的非线性特点,使用BP神经网络建立了溶洞规模预测模型,并使用遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值。在工程应用上,对某隧道进行溶洞规模预测,预测结果与实际施工情况较一致。
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关键词
岩溶区隧道
溶洞
规模
遗传神经网络
溶洞发育因素
预测模型
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职称材料
题名
基于遗传神经网络算法的岩溶区隧道溶洞规模预测
被引量:
2
1
作者
郑世杰
王润林
机构
云南省文山州交通运输工程造价管理站
中铁十七局集团第四工程有限公司
出处
《建筑技术开发》
2022年第1期106-109,共4页
文摘
岩溶区溶洞发育受多种因素影响,具有高度复杂性和非线性特征。为准确预测岩溶区隧道溶洞规模,降低隧道施工过程中遭遇岩溶洞穴的风险,在参考相关文献的基础上,结合已经探明的溶洞信息与岩溶发育机理选取岩石可溶性、岩层厚度、地表汇水能力、单斜与褶皱构造、断裂构造、岩溶水垂直分带6个主要因素作为岩溶区隧道溶洞规模预测指标。针对岩溶发育的非线性特点,使用BP神经网络建立了溶洞规模预测模型,并使用遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值。在工程应用上,对某隧道进行溶洞规模预测,预测结果与实际施工情况较一致。
关键词
岩溶区隧道
溶洞
规模
遗传神经网络
溶洞发育因素
预测模型
Keywords
tunnel in karst area
karst cave scale
genetic neural network
karst cave development factors
prediction model
分类号
U458.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于遗传神经网络算法的岩溶区隧道溶洞规模预测
郑世杰
王润林
《建筑技术开发》
2022
2
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