【摘 要】
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岩体变形模量确定方法有室内外试验法、数值分析法、反分析法、岩体分类法等。上述方法均存在很大缺陷,而神经网络法的日益完善使通过建模预测岩体参数成为可能。以溪洛渡水
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岩体变形模量确定方法有室内外试验法、数值分析法、反分析法、岩体分类法等。上述方法均存在很大缺陷,而神经网络法的日益完善使通过建模预测岩体参数成为可能。以溪洛渡水电站的88组数据为基础,考虑岩石质量指标RQD、RMD、Vp等因素,建立了基于模式搜索法的改进RBF神经网络模型,并用该模型预测岩体变形模量。为了验证模型的准确性,将西藏如美水电站岩体的17组数据代入,将其预测结果与BP神经网络模型结果及原位数据作对比。结果表明,改进RBF模型更适于硬岩岩体变形模量的预测。
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