【摘要】：以山東某隧道為例,運(yùn)用基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合相關(guān)影響因素對(duì)地下硐室超挖進(jìn)行了預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)模型根據(jù)工程實(shí)際情況選用了199組數(shù)據(jù),其中179組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),20組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。通過(guò)計(jì)算,基于T-S模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超挖預(yù)測(cè)的相關(guān)系數(shù)為0.962 8,均方差為0.449,平均相對(duì)誤差為6.33%。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和回歸模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較分析,結(jié)果表明基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果最好,能精確預(yù)測(cè)地下硐室爆破超挖量,對(duì)控制超挖量具有重要意義。
[Abstract]:Taking a tunnel in Shandong province as an example, a fuzzy neural network based on T-S model is used to predict the overbreak of underground chamber. The prediction model selects 199 groups of data according to the actual situation of the project, of which 179 sets of data are used as training samples training network and 20 groups of data as test samples to verify the prediction results of the model. The correlation coefficient is 0.962, the mean deviation is 0.449, and the average relative error is 6.33 based on T-S model fuzzy neural network. The results are compared with those of BP neural network and regression model. The results show that the fuzzy neural network based on T-S model has the best prediction effect and can accurately predict the overcut of underground chamber blasting, which is of great significance to the control of overcut.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51374243,41372278)
【分類號(hào)】：TD264.3;TP183

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本文編號(hào)：2163133