10.3969/j.issn.1001-523X.2022.01.033
基于遗传神经网络算法的岩溶区隧道溶洞规模预测
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.
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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U458.3(隧道工程)
2022-03-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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