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《同济大学》 2008年
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基于BP网络和遗传算法的岩爆预测研究

雷松林  
【摘要】: 近些年来,随着国民经济的持续发展,国家对各种矿产资源、能源和交通运输的需求日益增加,越来越多的水利工程开发项目不断提上日程,矿山资源的开采也不断向深层次发展,因而越来越多的工程将修建在长、深、密集的地下洞室中。岩爆作为这些典型高地应力区突出的主要地质灾害之一,尚没有完善的预测理论和机制,因此岩爆的预测与防治意义重大。本文通过建立基于遗传算法优化的BP网络模型,对岩爆的发生进行预测,并结合前人的研究成果和相关的工程实例,来评估网络的预测效果。概括起来主要完成了下列几个方面的研究工作。 1、在广泛收集国内外岩爆研究资料的基础上,归纳了岩爆类型划分与烈度分级、岩爆的一般特征和发生条件、岩爆的形成机理、岩爆预测的方法等岩爆研究的现状。 2、介绍了国内外一些典型的岩爆灾害造成的损失情况,提出了我国水利工程建设和矿山资源开采的趋势,结合近些年来水利工程建设的规模和规划的重要水利工程项目,指出了岩爆预测的重要性和迫切性。 3、综合分析理论和工程应用两个方面,指出了影响岩爆的主要因素:抗拉强度、抗压强度、洞壁切应力大小和弹性应变能指标,并将脆性系数(σ_c/σ_t)、弹性应变能指数(W_(et))和应力强度比(σ_θ/σ_c)作为影响岩爆的主要指标。 4、详细介绍了人工神经网络,尤其是BP网络的基本理论及其应用、优点和缺点,介绍了遗传算法的特点及其在神经网络设计中的应用,提出利用遗传算法优化神经网络,可以解决神经网络存在的先天性缺陷问题。 5、依据神经网络和遗传算法的特点,将两者有机结合起来建立岩爆预测的优化模型(GA-BP网络)。以各种原始试验资料和现场实录资料为训练样本,首先通过遗传算法的运行,得到优化了的权值和阈值,作为BP网络的初始权值和阈值。接下来通过BP网络训练样本集,实现BP网络学习的目的,建立样本(作为输入变量)与实际岩爆结果(作为目标变量)之间潜在的联系。最后通过引入工程实例,用GA-BP网络对岩爆的发生及烈度进行预测。最终预测的结果与实际情况是符合的。 6、将GA-BP网络的预测结果与纯BP网络预测结果和常用判据预测的结果分别做了比较,结果表明GA-BP网络的预测效果明显好于后两种预测方法。该方法可以用来预测岩爆。 最后,对应用GA-BP网络预测岩爆的若干要点和局限性做了说明,并对进一步工作的方向进行了简要讨论。
【学位授予单位】:同济大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TU452

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵同彬;深部岩石蠕变特性试验及锚固围岩变形机理研究[D];山东科技大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘辉;基于电子鼻的鱼粉新鲜度快速检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李波;基于小波分析和遗传神经网络的短时城市交通流量预测研究[D];北京交通大学;2012年
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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1 雷松林;基于BP网络和遗传算法的岩爆预测研究[D];同济大学;2008年
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4 朱文龙;基于遗传算法的BP神经网络在多目标优化中的应用研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
5 李莉;基于遗传算法的BP神经网络在织物染色配色中的应用研究[D];青岛大学;2007年
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10 朱秀娥;遗传算法与神经网络协同优化在排气消声器的应用[D];福建农林大学;2005年
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