【摘 要】
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本文首先对国内外围岩稳定性分类的研究动向和进展做了简单介绍。由于隧道围岩是受各种性质的结构面切割而形成的地质综合体，影响隧洞围岩稳定性的因素众多，其关系很难用一个精
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本文首先对国内外围岩稳定性分类的研究动向和进展做了简单介绍。由于隧道围岩是受各种性质的结构面切割而形成的地质综合体，影响隧洞围岩稳定性的因素众多，其关系很难用一个精确的数学关系式来描述，属于高度非线性映射问题。而人工神经网络(Artificial Neural Network，简称ANN)具有大规模信息的并行处理能力、非线性映射能力、高度的容错和鲁棒性、自适应及推理泛化能力等优良特征。通过学习和记忆，建立输入和输出变量之间的非线性关系。本文以人工神经网络方法为理论，应用MATLAB神经网络工具箱建立了隧道围岩稳定性分类的BP神经网络模型，并应用该模型对淮南洞山隧道围岩进行稳定性分类。结果表明，模型的精度较高，可满足工程实际要求。本文应用MATLAB神经网络工具箱建立了隧道围岩稳定性分类的BP神经网络模型，解决了复杂的编程过程为以后的围岩稳定性分类提供了参考和一种简便的方法。
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