【摘 要】
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针对现有岩爆预测方法权重的确定带有随意性和主观性问题,提出了一种岩爆烈度分级预测的离散Hopfield神经网络(DHNN)模型。该模型选取应力系数、岩石脆性系数及弹性能量指数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1602232)
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针对现有岩爆预测方法权重的确定带有随意性和主观性问题,提出了一种岩爆烈度分级预测的离散Hopfield神经网络(DHNN)模型。该模型选取应力系数、岩石脆性系数及弹性能量指数作为评价指标,将岩爆等级分为强岩爆、中等岩爆、弱岩爆及无岩爆4级,然后进行编码,不需要对样本数据进行归一化处理,只需转换成"1"和"-1"的二值型模式,编码简单,网络迭代次数少,具有很好的联想记忆功能,使岩爆烈度分级预测更加科学合理,可为深部地下工程岩爆烈度分级预测提供一种新途径。典型岩爆工程实例预测结果证明了该模型的正确性。
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