10.3969/j.issn.0258-2724.2007.05.004
基于先验知识和BP网络的隧道爆破参数计算
为克服当前隧道爆破参数选取受人为因素影响的不足,以围岩普氏系数、隧道断面积、实际进尺和炮孔直径等为网络输入参数,以设计进尺、炸药单耗、周边孔距和掘进孔孔距等为网络输出参数,建立了含输入层、输出层和隐含层的神经网络模型,并给出了模型学习算法,提出了基于爆破先验知识的可加快模型求解收敛速度的网络学习约束条件.隧道爆破参数的实例计算结果表明,给出的网络模型及其算法能在借鉴已有爆破资料的基础上准确、快速计算爆破参数,并且获得理想的爆破效果.
隧道工程、爆破参数计算、先验知识、BP神经网络
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TD235.14(矿山设计与建设)
铁道部科技研究项目2004G038
2007-12-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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