人工神经网络在岩体质量分级中的应用

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结合四川省金沙江某水电站工程实例,应用BP人工神经网络方法建立3层BP网络模型,选取岩石单轴抗压强度等6个影响因素为输入变量,对坝基复杂岩体进行质量分级。通过机算机Visual C++语言编程实现神经网络模型,进行网络的学习和运算。以神经网络合理结构分析方法选取合理结构,确定合理隐层单元的数量,提高网络测试的精度。对测试结果的分析发现,经过优化的BP网络模型经多次学习后,测试精度提高,结果可靠,取得较好的实际应用效果。
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