基于地质统计模型的小波神经网络在地下洞室超挖预测中的应用

摘要：

基于地质统计模型的小波神经网络,对地下洞室块体超挖情况进行了预测.首先,简述了超挖预测的几个基本理论:地质统计模型理论、小波神经网络理论以及洞室超挖理论.其次,根据这几个基本理论介绍了预测的整个程序设计过程,并编制了相应的计算程序,其中,地质统计模型采用概率论与数理统计的基本理论,小波神经网络采用小波基作为神经网络的激励函数前馈型网络,洞室超挖预测根据实测的洞室地质参数来预测超挖块体大小.最后,从野外地质调查着手,结合某一抽水蓄能电站的实测地质资料,应用提到的基本理论对几个洞室的超挖块体大小进行预测,为地下洞室防止超挖或减少超挖提供依据.

关键词：地下工程、结构面、地质参数、超挖、统计模型、小波神经网络、预测

所属期刊栏目：22

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2003-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1344-1349