基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测

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摘要：岩爆是岩石深部开挖中一种常见的工程地质灾害。为评价岩爆发生的可能性,提出一种基于粒子群算法和广义回归神经网络模型（PSO-GRNN模型）的岩爆预测方法。该方法利用已有岩爆数据,通过神经网络技术建立回归模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化,减少人为因素对神经网络设计的影响。据此方法,在能量理论的基础上,选取洞壁围岩最大切向应力、岩石单轴抗压强度、抗拉强度和弹性能量指数作为主要影响因素,利用国内外26组已有工程数据建立岩爆预测的PSO-GRNN模型。通过对苍岭隧道和冬瓜山铜矿岩爆预测的工程实例分析验证该方法的可行性和适用性。所提方法可为类似工程的岩爆预测提供参考。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/96026X/201302/44857863.html

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关键词：粒子群算法 神经网络 粒子群 神经网 神经网络模型 岩石力学 岩爆 岩石地下开挖 粒子群算法 广义回归神经网络