基于因子分析的BP神经网络在岩体变形模量预测中的应用

发布时间：2017-07-20 02:16

  本文关键词：基于因子分析的BP神经网络在岩体变形模量预测中的应用

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【摘要】：岩体变形模量是研究岩体变形特性的重要参数,它对工程岩体稳定性评价与优化设计具有重要意义。本文提出了基于因子分析的BP神经网络预测岩体变形模量的方法。以西藏某水电站为例,在现场调查、室内外试验的基础上,建立了48组包括密度、吸水率、纵波波速、单轴抗压强度、岩块变形模量以及泊松比等因素的数据库,采用因子分析法对6个影响因素进行分析,可得3个公共因子,该3个公共因子作为神经网络的输入参数,采用BP神经网络进行预测。结果表明:利用因子分析法可降维输入数据,消除BP神经网络中由于输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷;把因子分析法和BP神经网络结合进行岩体变形模量的预测,可使预测精度提高;该研究思路不仅对岩体变形参数的预测是一个有益的尝试,而且对类似岩土工程问题的预测也有借鉴意义。
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)工程学院;
【关键词】： 单轴抗压强度 纵波波速 岩体变形模量 因子分析 BP神经网络
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)项目(2011CB710604) 国家自然科学基金项目(41372310) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(CUG090104)资助
【分类号】：TU45
【正文快照】： 0引言岩体是地质体的一部分,它是在地质历史过程中经地壳运动和地球外部营力重新塑造后,存在于地质环境中的工程地质体(张志刚等,2006)。岩体变形模量是描述岩体变形特性的重要参数(孙广忠,1988;宋建波等,2002),岩体变形模量的准确与否对岩体变形机理研究、稳定性评价及工程支

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本文编号：565842