ART1神经网络在隧道围岩分类中的应用

• 作者: 李天斌 王睿
• 来源期刊: 成都理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: ART1神经网络 围岩分类 隧道
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 地质工程
• 页码范围: 455-459
• 页数: 5页
• 分类号: U452.12
• 字数: 3283字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2006.05.003

摘要

将自适应共振理论(ART)神经网络模型用于隧道围岩分类,改进了ART1神经网络的工作过程,通过自适应的学习记忆过程,建立了分类模型,有效地避免了人为主观因素的干扰.利用川藏公路二郎山隧道围岩分类样本对模型进行检验,结果表明,ART1神经网络模型性能良好,对隧道围岩分类的精度较高,是一种值得推广和应用的围岩智能分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李天斌	成都理工大学环境与土木工程学院	198	3510	29.0	51.0
5	王睿		13	62	4.0	7.0