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基于BP神经网络和回归分析的隧洞塌方高度预测模型
被引量:
2
1
作者
谭光杰
董孝璧
尹显科
《山地学报》
CSCD
2003年第4期507-510,共4页
隧洞塌方的发生与多种因素有关,本文以小关子水电站引水隧洞为例来讨论如何用相关的因素建立隧洞塌方高度的预测模型。经过分析后认为该隧洞塌方高度主要与断层在洞向上的视倾角和厚度,水电围岩分类评分和围岩的RQD值有关。先以此四个...
隧洞塌方的发生与多种因素有关,本文以小关子水电站引水隧洞为例来讨论如何用相关的因素建立隧洞塌方高度的预测模型。经过分析后认为该隧洞塌方高度主要与断层在洞向上的视倾角和厚度,水电围岩分类评分和围岩的RQD值有关。先以此四个因素为自变量,塌方高度为因变量建立起隧洞塌方高度的多元回归模型,利用回归模型的结果对BP神经网络预测模型所需的样本进行扩充,进而建立起BP神经网络塌方高度预测模型。
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关键词
BP神经网络
回归分析
隧洞塌方高度
预测模型
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职称材料
题名
基于BP神经网络和回归分析的隧洞塌方高度预测模型
被引量:
2
1
作者
谭光杰
董孝璧
尹显科
机构
成都理工大学环境与土木工程学院
国家电力公司成都勘测设计研究院地质工程处
出处
《山地学报》
CSCD
2003年第4期507-510,共4页
文摘
隧洞塌方的发生与多种因素有关,本文以小关子水电站引水隧洞为例来讨论如何用相关的因素建立隧洞塌方高度的预测模型。经过分析后认为该隧洞塌方高度主要与断层在洞向上的视倾角和厚度,水电围岩分类评分和围岩的RQD值有关。先以此四个因素为自变量,塌方高度为因变量建立起隧洞塌方高度的多元回归模型,利用回归模型的结果对BP神经网络预测模型所需的样本进行扩充,进而建立起BP神经网络塌方高度预测模型。
关键词
BP神经网络
回归分析
隧洞塌方高度
预测模型
Keywords
BP artificial neural network
multiple regression
tunnel collapse height
predictive model
分类号
X928 [环境科学与工程—安全科学]
P642 [天文地球—工程地质学]
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作者
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被引量
操作
1
基于BP神经网络和回归分析的隧洞塌方高度预测模型
谭光杰
董孝璧
尹显科
《山地学报》
CSCD
2003
2
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