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基于改进BP神经网络的地下工程围岩分类被引量：11: 2014年; 传统BP神经网络存在局部极小值、学习算法收敛速度慢、网络结构难以确定等缺点,因此采用改进的BP神经网络分析地下工程围岩的稳定性。将岩石单轴饱和抗压强度、岩石质量指标、岩体的完整性系数、结构面的强度系数、地下水渗流量作为围岩的分类指标,利用附加动量因子、L-M优化算法与Nguyen-Widrow初始化算法相结合的改进BP神经网络建立围岩稳定性的分类预测模型,并运用MATLAB对学习样本进行分类识别,确定地下工程围岩的岩体等级,并结合平均影响值特征筛选法确定影响围岩稳定性的主导因素。实例分析结果表明:岩体的质量、强度以及所处的状态对围岩的稳定起主导作用,结构面产状和性状则为次级影响因素。; 李一冬阮怀宁朱珍德陈云; 关键词：改进BP神经网络围岩稳定性权值

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李一冬