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摘要:
针对隧道工程传统围岩分类及其稳定性评判中特别强调经验和难以定量的特点,本文提出了一种基于神经网络技术的工程地质评价方法。实例研究表明该方法不仅有效,而且还有定量、简便、实时、自适应等优点。
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围岩
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支持向量机
评判
基于蚁群优化神经网络的巷道围岩稳定性预测
蚁群算法
神经元网络
巷道稳定性
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 神经网络技术在洋碰隧道围岩分类及其稳定性评判中的应用
来源期刊 公路隧道 学科 交通运输
关键词 公路隧道 神经网络 围岩分类 稳定性评判
年,卷(期) glsd_2001,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 U452.12
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐林生 79 1067 18.0 31.0
2 孙钧 同济大学岩土所 89 4083 32.0 63.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
公路隧道
神经网络
围岩分类
稳定性评判
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
公路隧道
季刊
大16开
重庆市南岸区学府大道33号
1993
chi
出版文献量(篇)
1272
总下载数(次)
7
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