基于BP神经网络高风险隧道围岩判定模型的研究

• 作者: 李瑞峰 王学刚
• 来源期刊: 路基工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 高风险隧道 围岩级别 BP人工神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 病害防治
• 页码范围: 187-190,196
• 页数: 5页
• 分类号: U452.1+2
• 字数: 3069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13379/j.issn.1003-8825.2015.06.42

摘要

针对铁路高风险隧道地质围岩复杂性、突变性的问题,基于BP神经网络构造了以岩体完整性系数、岩体质量指标、结构面强度系数、岩石单轴饱和抗压强度和地下水渗流量5个参数,进行高风险隧道围岩级别判定模型的研究.通过该模型对相关数据进行学习、训练以及回判和预测,实现判定围岩级别和实际围岩级别基本一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王学刚	铁道第三勘察设计院集团有限公司地质与路基勘察设计研究院	4	5	1.0	1.0
2	李瑞峰	铁道第三勘察设计院集团有限公司地质与路基勘察设计研究院	4	13	2.0	3.0