典型文献
基于BP神经网络的围岩质量分类研究
文献摘要：
围岩质量是影响隧道安全的重要因素.以新疆东天山隧道工程为研究对象,采用隧道地震波法、TSP物探指标敏感性分析法和BP神经网络关联分析理论,对影响隧道围岩质量的因素进行分析,并对围岩质量进行预测.结果表明,在TSP物探众多指标中,波速V、纵横波速比Vp/Vs、泊松比μ和密度ρ是围岩质量的主控因素;BP神经网络预测围岩质量方法是可靠准确的,且预测结果可根据技术和数据的完善进一步改善;提高纵波速Vp、横波速Va和泊松比μ的预测精度,可有效控制TSP物探指标整体预测结果.
文献关键词：
隧道工程;围岩质量预测;地震波法;TSP物探指标;BP神经网络;力学参数
中图分类号：
作者姓名：
刘学军;高玉峰;贺一凡;姜兆东
作者机构：
新疆建筑科学研究院(有限责任公司),新疆 乌鲁木齐 830002;新疆大学建筑工程学院,新疆 乌鲁木齐 830046
文献出处：
引用格式：
[1]刘学军;高玉峰;贺一凡;姜兆东-.基于BP神经网络的围岩质量分类研究)[J].水力发电,2022(09):51-55
A类：
围岩质量预测
B类：
质量分类,分类研究,隧道安全,新疆东天山,隧道工程,地震波法,TSP,物探,网络关联,隧道围岩,多指标,纵横波,波速比,Vp,Vs,泊松比,主控因素,神经网络预测,纵波,Va
AB值：
0.272718
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