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首页> 外文会议>International Conference on Mechanical Materials and Manufacturing Engineering >Risk prediction of water inrush of karst tunnels based on BP neural network
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Risk prediction of water inrush of karst tunnels based on BP neural network

机译：基于BP神经网络的岩溶隧道水涌风险预测

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To evaluate precisely the risk level of karst tunnel helps reduce the risk of sudden flood water accidents in the process of tunnel construction. On the basis of relevant literature, statistical study and comprehensive analysis of hydrogeological condition in karst tunnel, and select unfavorable geology, formation lithology, underground water level, topography and geomorphology, strata dip Angle, fracture of surrounding rock as risk evaluation index of karst tunnel water gushing. In different hydrogeological conditions, varies a lot. Using BP neural network method to analysis water gushing risk of karst tunnel and avoid the weight of factors. In engineering applications, assess water risk of tunnel by method of BP neural network, avoid the occurrence of sudden flood water, which provides reference for risk prediction of water gushing in karst tunnel.
机译：准确地评估喀斯特隧道的风险等级有助于降低隧道施工过程中突然洪水事故的风险。基于相关文献，喀斯特隧道中水文地质条件的统计研究和综合分析，选择不利地质，地层岩性，地下水位，地形倾角，周围岩石骨折的裂缝作为岩溶隧道的风险评估指标水涌出。在不同的水文地质条件下，各种各样变化。采用BP神经网络方法分析岩溶隧道的水涌出风险，避免因素的重量。在工程应用中，通过BP神经网络的方法评估隧道的水风险，避免突然洪水发生，这为喀斯特隧道中的水涌出提供了风险预测的参考。

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