BP神经网络模型在深埋隧道岩爆预测中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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BP神经网络模型在深埋隧道岩爆预测中的应用

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【英文篇名】	Application of BP Neural Network to the Prediction of Rockburst in Tongyu Tunneling
【下载频次】	★★★★★
【作者】	何正; 李晓红; 卢义玉; 王心飞;
【英文作者】	HE Zheng~1 LI Xiao-hong~1 LU Yi-yu~1 WANG Xin-fei~2 (1.Key Lab of Ministry of Education for the Exploitation of Southwestern Resources & the Environmental Disaster Control Engineering; Chongqing University; Chongqing 400044; China; 2.Chongqing Expressway Co.Ltd; Chongqing 400042};
【作者单位】	重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室; 重庆高速公路发展有限公司;
【文献出处】	地下空间与工程学报 , Chinese Journal of Underground Space and Engineering, 编辑部邮箱 2008年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	BP神经网络; 深埋隧道; 岩爆预测;
【英文关键词】	BP neural network; deep-lying tunneling; rockburst prediction;
【摘要】	岩爆是深埋、高地应力区岩质隧道开挖施工过程中发生的主要施工地质灾害之一,它的发生对隧道施工企业的安全生产构成很大的威胁,对岩爆发生可能性及其程度的预测是这类隧道设计、施工及安全生产所面临的重大问题。依据隧道岩爆发生的条件,基于国内外隧道及地下工程岩爆实例,应用人工神经网络方法,建立了岩爆危险性预测的评价模型并应用vc++6.0实现了该评价模型,并将其运用到通渝隧道的岩爆预测中,取得良好的效果。
【英文摘要】	Rockburst was one of the main geological hazards during deep-lying rocky tunnel construction in high crustal stress zone.Rockburst greatly threatened the production safety of the construction enterprises.It was of great im- portance to predict the extent of rockburst in designing and constructing this kind of tunnel.Based on the condition of rockburst and real examples of tunnel engineering,a neutral net work model realized by Visual C++6.0 was derived for predicting the risk of reckburst.This model was app...
【基金】	国家自然科学重点基金(50334060)资助项目。
【更新日期】	2008-08-19
【分类号】	U452.12;TP183
【正文快照】	1前言我国是一个多山国家，随着交通建设、水电工程建设、能源矿产资源开发和城市地下交通和地下空间的快速发展，隧道和地下空间的开发也不断地向深部发展，地应力、温度和地下水渗透压将进一步增加，岩爆风险将进一步加大。岩爆是隧道开挖过程中围岩的一种非正常破坏现象，主

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