基于T-S模型的模糊神经网络在地下硐室超挖预测中的应用

摘要：

以山东某隧道为例,运用基于T-S模型的模糊神经网络,结合相关影响因素对地下硐室超挖进行了预测.预测模型根据工程实际情况选用了199组数据,其中179组数据作为训练样本训练网络,20组数据作为测试样本验证模型的预测结果.通过计算,基于T-S模型模糊神经网络超挖预测的相关系数为0.9628,均方差为0.449,平均相对误差为6.33%.与BP神经网络和回归模型的预测结果进行了比较分析,结果表明基于T-S模型的模糊神经网络预测效果最好,能精确预测地下硐室爆破超挖量,对控制超挖量具有重要意义.

关键词：地下硐室、超挖、预测、T-S模型、模糊神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：TD326(矿山压力与支护)

资助基金：国家自然科学基金51374243, 41372278

在线出版日期：2017-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4