基于遗传神经网络算法的岩溶区隧道溶洞规模预测

郑世杰; 王润林

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基于遗传神经网络算法的岩溶区隧道溶洞规模预测

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岩溶区溶洞发育受多种因素影响,具有高度复杂性和非线性特征。为准确预测岩溶区隧道溶洞规模,降低隧道施工过程中遭遇岩溶洞穴的风险,在参考相关文献的基础上,结合已经探明的溶洞信息与岩溶发育机理选取岩石可溶性、岩层厚度、地表汇水能力、单斜与褶皱构造、断裂构造、岩溶水垂直分带6个主要因素作为岩溶区隧道溶洞规模预测指标。针对岩溶发育的非线性特点,使用BP神经网络建立了溶洞规模预测模型,并使用遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值。在工程应用上,对某隧道进行溶洞规模预测,预测结果与实际施工情况较一致。

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来源
《建筑技术开发》 |2022年第1期|106-109|共4页
作者
郑世杰; 王润林;
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作者单位

云南省文山州交通运输工程造价管理站;

中铁十七局集团第四工程有限公司;

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正文语种 chi
中图分类塌方落石事故;
关键词
岩溶区隧道; 溶洞规模; 遗传神经网络; 溶洞发育因素; 预测模型;

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