基于因子分析的BP神经网络在岩体变形模量预测中的应用

• 作者: 康安栋 张楠 王亮清 葛云峰
• 来源期刊: 工程地质学报
• 学科: 工学
• 关键词: 单轴抗压强度 纵波波速 岩体变形模量 因子分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 岩土体工程地质
• 页码范围: 87-95
• 页数: 9页
• 分类号: TU452
• 字数: 4353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13544/j.cnki.jeg.2016.01.011

摘要

岩体变形模量是研究岩体变形特性的重要参数,它对工程岩体稳定性评价与优化设计具有重要意义.本文提出了基于因子分析的 BP 神经网络预测岩体变形模量的方法.以西藏某水电站为例,在现场调查、室内外试验的基础上,建立了 48组包括密度、吸水率、纵波波速、单轴抗压强度、岩块变形模量以及泊松比等因素的数据库,采用因子分析法对 6 个影响因素进行分析,可得 3 个公共因子,该 3 个公共因子作为神经网络的输入参数,采用 BP 神经网络进行预测.结果表明:利用因子分析法可降维输入数据,消除 BP 神经网络中由于输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷;把因子分析法和 BP 神经网络结合进行岩体变形模量的预测,可使预测精度提高;该研究思路不仅对岩体变形参数的预测是一个有益的尝试,而且对类似岩土工程问题的预测也有借鉴意义.