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针对铁路高风险隧道地质围岩复杂性、突变性的问题,基于BP神经网络构造了以岩体完整性系数、岩体质量指标、结构面强度系数、岩石单轴饱和抗压强度和地下水渗流量5个参数,进行高风险隧道围岩级别判定模型的研究。通过该模型对相关数据进行学习、训练以及回判和预测,实现判定围岩级别和实际围岩级别基本一致。
基于BP神经网络高风险隧道围岩判定模型的研究
【摘 要】
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针对铁路高风险隧道地质围岩复杂性、突变性的问题,基于BP神经网络构造了以岩体完整性系数、岩体质量指标、结构面强度系数、岩石单轴饱和抗压强度和地下水渗流量5个参数,进
【机 构】
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铁道第三勘察设计院集团有限公司地质与路基勘察设计研究院
【出 处】
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路基工程
【发表日期】
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2015年6期
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