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摘要:
为克服当前隧道爆破参数选取受人为因素影响的不足,以围岩普氏系数、隧道断面积、实际进尺和炮孔直径等为网络输入参数,以设计进尺、炸药单耗、周边孔距和掘进孔孔距等为网络输出参数,建立了含输入层、输出层和隐含层的神经网络模型,并给出了模型学习算法,提出了基于爆破先验知识的可加快模型求解收敛速度的网络学习约束条件.隧道爆破参数的实例计算结果表明,给出的网络模型及其算法能在借鉴已有爆破资料的基础上准确、快速计算爆破参数,并且获得理想的爆破效果.
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文献信息
篇名 基于先验知识和BP网络的隧道爆破参数计算
来源期刊 西南交通大学学报 学科 工学
关键词 隧道工程 爆破参数计算 先验知识 BP神经网络
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 537-541
页数 5页 分类号 TD235.14
字数 3349字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-2724.2007.05.004
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 张继春 西南交通大学土木工程学院 98 1504 22.0 35.0
2 肖清华 西南交通大学土木工程学院 29 254 7.0 15.0
3 夏真荣 5 24 3.0 4.0
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引文网络
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研究主题发展历程
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隧道工程
爆破参数计算
先验知识
BP神经网络
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
西南交通大学学报
双月刊
0258-2724
51-1277/U
大16开
四川省成都市二环路北一段
62-104
1954
chi
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51589
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