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基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络在岩爆预测中的应用
  • ISSN号：1000-7598
  • 期刊名称：岩土力学
  • 时间：2012
  • 页码：270-276
  • 期号：S1
  • 便笺：42-1199/O3
  • 分类：P634.1,TU45[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者地址：山东大学岩土与结构工程研究中心;
  • 作者机构：[1]山东大学岩土与结构工程研究中心
  • 相关基金：国家重点基础研究发展计划资助(No.2010CB732002);国家自然科学基金资助(No.51179098)
作者： 张乐文;张德永;李术才;邱道宏;
关键词： 岩爆预测, 粗糙集理论, 遗传算法, 径向基函数神经网络, 引水隧洞, rockburst prediction, rough set theory, genetic algorithm, radial basis function neural network, diversion tunnel
中文摘要：

岩爆发生机制复杂,影响因素较多,通过粗糙集理论中的属性约简和条件属性重要性评价,确定特定地质条件下岩爆的主要影响因素,删除冗余数据。使用遗传算法(GA)优化径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络参数,通过RBF神经网络隐层单元将低维模式输入变换到高维空间内,拟合影响因子和岩爆等级之间的非线性映射关系,建立基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络岩爆预测模型,目前未见其在地下洞室岩爆预测中应用。在根据工程实际情况选取多个理论判据的基础上,将建立的预测模型应用于实际工程的岩爆预测问题,并与实际岩爆发生情况进行对比分析。结果证明,该方法的评价结果与实际情况较为吻合,对后期施工有较好的指导作用。

英文摘要：

岩爆发生机制复杂,影响因素较多,通过粗糙集理论中的属性约简和条件属性重要性评价,确定特定地质条件下岩爆的主要影响因素,删除冗余数据。使用遗传算法(GA)优化径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络参数,通过RBF神经网络隐层单元将低维模式输入变换到高维空间内,拟合影响因子和岩爆等级之间的非线性映射关系,建立基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络岩爆预测模型,目前未见其在地下洞室岩爆预测中应用。在根据工程实际情况选取多个理论判据的基础上,将建立的预测模型应用于实际工程的岩爆预测问题,并与实际岩爆发生情况进行对比分析。结果证明,该方法的评价结果与实际情况较为吻合,对后期施工有较好的指导作用。

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期刊信息
  • 《岩土力学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院武汉岩土力学研究所
  • 主编：孔令伟
  • 地址：武汉市武昌小洪山中国科学院武汉岩土力学研究所
  • 邮编：430071
  • 邮箱：ytlx@whrsm.ac.cn
  • 电话：027-87198484 87199252
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-7598
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1199/O3
  • 邮发代号:38-383
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,美国《工程索引》EI收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:56873