人工神经网络在澜沧江某电站坝基右岸复杂岩体分类中的应用
来源期刊：煤田地质与勘探2003年第1期
论文作者：陈剑平 赵红亮
关键词：人工神经网络; 岩体质量; 分类;
摘 要：结合云南省澜沧江某水电站工程实例,应用BP人工神经网络方法建立3层BP网络模型,选取岩石单轴抗压强度、岩体完整性系数、RQD、节理面粗糙度系数、节理面风化变异系数、透水性系数等6个影响因素为输入变量,对坝基右岸复杂岩体进行质量分类.通过对比分析发现,BP网络模型经多次学习后,预测岩体质量类别时辩识能力较强,结果可靠,取得了较好的实际应用效果.
陈剑平1，赵红亮1
(1.吉林大学建设工程学院,吉林,长春,130026)
摘要:结合云南省澜沧江某水电站工程实例,应用BP人工神经网络方法建立3层BP网络模型,选取岩石单轴抗压强度、岩体完整性系数、RQD、节理面粗糙度系数、节理面风化变异系数、透水性系数等6个影响因素为输入变量,对坝基右岸复杂岩体进行质量分类.通过对比分析发现,BP网络模型经多次学习后,预测岩体质量类别时辩识能力较强,结果可靠,取得了较好的实际应用效果.
关键词:人工神经网络; 岩体质量; 分类;
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