用神经网络方法预测复合射孔岩层裂缝扩展深度

• 作者: 常斌 张平 李宁
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 复合射孔 BP网络 学习速度 网络训练 局部最小
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 225-228
• 页数: 4页
• 分类号: TU43
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2003.02.015

摘要

以神经网络为基本工具,利用其强大的非线性映射能力,并结合有限元法动力分析成果,为预测在复合射孔条件下岩层裂缝扩展深度提供了一条新的途径.结果表明,用神经网络方法能够充分体现爆燃参数与岩层裂缝扩展深度之间的非线性隐含关系,具有较高的拟合精度,其结果与有限元方法的计算值接近,简单实用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宁	西安理工大学岩土所	339	7094	44.0	70.0
2	常斌	西安理工大学岩土所	10	130	8.0	10.0
3	张平	西安理工大学岩土所	16	549	9.0	16.0