基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测

发布时间：2019-04-15 17:59

【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。
[Abstract]:Rock burst is a common engineering geological hazard in deep excavation of rock. In order to evaluate the possibility of rock burst, a prediction method based on particle swarm optimization (PSO) and generalized regression neural network model (PSO-GRNN) was proposed. The regression model is established by using the existing rock burst data and the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of the model to reduce the influence of artificial factors on the design of neural network. According to this method, on the basis of energy theory, the maximum tangential stress, uniaxial compressive strength, tensile strength and elastic energy index of the surrounding rock of the tunnel wall are selected as the main influencing factors. The PSO-GRNN model of rock burst prediction is established by using 26 sets of existing engineering data at home and abroad. The feasibility and applicability of the method are verified by engineering examples of rock burst prediction in Cangling Tunnel and Dongguashan Copper Mine. The proposed method can be used as a reference for rock burst prediction in similar projects.
【作者单位】： 浙江大学建筑工程学院;
【基金】：浙江省重大科技专项和优先主题资助项目(2010C13029) 国家自然科学基金资助项目(41202216)
【分类号】：TU45

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