基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络在岩爆预测中的应用

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摘要：岩爆发生机制复杂,影响因素较多,通过粗糙集理论中的属性约简和条件属性重要性评价,确定特定地质条件下岩爆的主要影响因素,删除冗余数据。使用遗传算法(GA)优化径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络参数,通过RBF神经网络隐层单元将低维模式输入变换到高维空间内,拟合影响因子和岩爆等级之间的非线性映射关系,建立基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络岩爆预测模型,目前未见其在地下洞室岩爆预测中应用。在根据工程实际情况选取多个理论判据的基础上,将建立的预测模型应用于实际工程的岩爆预测问题,并与实际岩爆发生情况进行对比分析。结果证明,该方法的评价结果与实际情况较为吻合,对后期施工有较好的指导作用。

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/94551x/2012s1/1003450545.html

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关键词：神经网络 神经网 粗糙集 RBF function 岩爆预测 粗糙集理论 遗传算法 径向基函数神经网络 引水隧洞