基于T-S模型的模糊神经网络在地下硐室超挖预测中的应用

发布时间：2018-08-03 22:07

【摘要】：以山东某隧道为例,运用基于T-S模型的模糊神经网络,结合相关影响因素对地下硐室超挖进行了预测。预测模型根据工程实际情况选用了199组数据,其中179组数据作为训练样本训练网络,20组数据作为测试样本验证模型的预测结果。通过计算,基于T-S模型模糊神经网络超挖预测的相关系数为0.962 8,均方差为0.449,平均相对误差为6.33%。与BP神经网络和回归模型的预测结果进行了比较分析,结果表明基于T-S模型的模糊神经网络预测效果最好,能精确预测地下硐室爆破超挖量,对控制超挖量具有重要意义。
[Abstract]:Taking a tunnel in Shandong province as an example, a fuzzy neural network based on T-S model is used to predict the overbreak of underground chamber. The prediction model selects 199 groups of data according to the actual situation of the project, of which 179 sets of data are used as training samples training network and 20 groups of data as test samples to verify the prediction results of the model. The correlation coefficient is 0.962, the mean deviation is 0.449, and the average relative error is 6.33 based on T-S model fuzzy neural network. The results are compared with those of BP neural network and regression model. The results show that the fuzzy neural network based on T-S model has the best prediction effect and can accurately predict the overcut of underground chamber blasting, which is of great significance to the control of overcut.
【作者单位】： 中南大学资源与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51374243,41372278)
【分类号】：TD264.3;TP183

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本文编号：2163133