基于神经网络与灰色理论的工程岩体分级

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建立岩体分级结果与岩石强度、岩体完整度、地下水分布等影响因素间的非线性映射关系,对大型水利水电工程的岩体质量分级工作具有重要意义。以前坪水库坝址区工程岩体为例,采用灰色理论对影响因素及对应结果进行聚类划分,构建灰色理论岩体质量分级体系;以类似工程岩体数据作为输入样本对BP神经网络进行训练,拟合各影响因素与分级结果之间的函数关系,并构造特定网络,最后将研究区岩体数据作为检验样本进行分级。与比传统工程岩体质量分级方法比较表明:新的模型能最大限度利用勘察数据库,且分级结果与传统方法基本一致,少数岩组偏向于经济性
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