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基于粗糙集和人工神经网络的洞室岩体质量评价
被引:31
作者
:
邱道宏
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机构:
吉林大学建设工程学院
邱道宏
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吉林大学建设工程学院
安鹏程
机构
:
[1]
吉林大学建设工程学院
来源
:
吉林大学学报(地球科学版)
|
2008年
/ 01期
关键词
:
岩体质量评价;
粗糙集;
知识约简;
人工神经网络;
D O I
:
10.13278/j.cnki.jjuese.2008.01.023
中图分类号
:
TU457 [岩石稳定性分析];
学科分类号
:
摘要
:
针对洞室岩体质量问题,从洞室工程的角度选取能够反映岩体综合工程特性的6个参数,用可拓评判和专家审定的方法构建了决策样本集;再利用粗糙集理论对原始决策样本集进行约简操作,并分析各指标对决策的相对重要性;最后将约简结果生成的规则作为人工神经网络的输入,建立了洞室岩体质量评价模型。通过工程实例分析对比,该模型有效地简化神经网络的网络结构,减少网络的训练步数,提高网络的学习效率,能够较准确地反映洞室岩体的工程特性。
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