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地下厂房洞室群岩体蠕变特性分析
  • ISSN号:1671-6906
  • 期刊名称:中原工学院学报
  • 时间:2011
  • 页码:1-5
  • 分类:TU457[建筑科学—岩土工程;建筑科学—土工工程]
  • 作者机构:中原工学院,郑州450007
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51074196;51574296); 河南理工大学深部矿井建设省重点学科开放实验室开放基金项目(2014KF—03)
  • 相关项目:深部岩石隐性裂纹扩展过程的电化学响应研究
中文摘要:

在帷幕注浆工程中,注浆量预测具有重要的实际应用价值。利用Matlab神经网络功能,通过编写预测注浆量的程序,建立了预测帷幕注浆量的BP神经网络模型,得出了注浆量与影响因子的非线性关系。结合工程实例,分别对注浆段和注浆孔进行了注浆量预测,并将注浆量预测值与实测值进行了比较分析。结果表明,在帷幕注浆工程中,BP神经网络模型对注浆量的预测误差较低,预测效果良好。

英文摘要:

It has important practical application value to predict the grouting quantity during curtain grouting project. In this paper, the neural network function of MATLAB software is used to compile a program and to establish BP neural network prediction model of curtain grouting quantity, then the relationship between grouting quantity and influence factors is obtained. The grouting quantity of both grouting interval and the whole hole are also predicted, respectively. The results are analyzed and compared with the engineering example. It is shown that the prediction of curtain grouting quantity reaches the expected purpose by using the BP neural network.

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期刊信息
  • 《中原工学院学报》
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:中原工学院
  • 主编:董丞明
  • 地址:郑州市中原中路41号
  • 邮编:450007
  • 邮箱:zfxb@zut.edu.cn
  • 电话:0371-62506128
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-6906
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1341/T
  • 邮发代号:36-173
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀科技期刊奖,河南省教委优秀高校学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版)
  • 被引量:2821