發(fā)布時間：2018-08-03 22:07

【摘要】：以山東某隧道為例,運用基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡,結(jié)合相關(guān)影響因素對地下硐室超挖進行了預測。預測模型根據(jù)工程實際情況選用了199組數(shù)據(jù),其中179組數(shù)據(jù)作為訓練樣本訓練網(wǎng)絡,20組數(shù)據(jù)作為測試樣本驗證模型的預測結(jié)果。通過計算,基于T-S模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡超挖預測的相關(guān)系數(shù)為0.962 8,均方差為0.449,平均相對誤差為6.33%。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡和回歸模型的預測結(jié)果進行了比較分析,結(jié)果表明基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測效果最好,能精確預測地下硐室爆破超挖量,對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】： 中南大學資源與安全工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51374243,41372278)
【分類號】：TD264.3;TP183

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王爽;朱棟華;王家凱;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的理論與應用[J];江蘇環(huán)境科技;2007年S2期

2 李恒嵬;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡研究現(xiàn)狀綜述[J];遼寧科技學院學報;2010年02期

3 宋彬彬;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展與應用[J];煤炭技術(shù);2012年07期

4 劉平,程翼宇;辨識藥物定量構(gòu)效關(guān)系的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡方法研究[J];高等學�；瘜W學報;2000年10期

5 孫增圻;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡及其在系統(tǒng)建模與控制中的應用[J];南京化工大學學報(自然科學版);2000年04期

6 肖文暉,劉亞斌,王思存;燃氣小時負荷的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測[J];煤氣與熱力;2002年01期

7 劉軍;崔紅;龐中華;李桂麗;;基于綜合算法的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法[J];青島科技大學學報(自然科學版);2006年01期

8 付家才;石娟;唐旭華;;基于陰陽調(diào)和的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡[J];黑龍江科技學院學報;2007年03期

9 路永輝;馬翠紅;;小波模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在高爐爐溫預測中的應用[J];四川冶金;2008年06期

10 劉燦;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡及其在醫(yī)學診斷中的應用[J];化學工程與裝備;2010年02期

相關(guān)會議論文 前10條

1 李仁發(fā);乜崇義;;一種用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建立模糊模型的新方法[A];1996年中國智能自動化學術(shù)會議論文集（上冊）[C];1996年

2 舒賽剛;任雪梅;陳杰;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在混沌預測中的應用[A];第二十屆中國控制會議論文集（下）[C];2001年

3 張劍輝;彭力;林行辛;;變結(jié)構(gòu)的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的研究[A];第二十三屆中國控制會議論文集（上冊）[C];2004年

4 林雄;張福金;黃槐仁;劉煜;;進化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在時序預測的應用[A];計算機技術(shù)與應用進展——全國第17屆計算機科學與技術(shù)應用（CACIS）學術(shù)會議論文集（上冊）[C];2006年

5 謝維信;錢濤;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡研究述評[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

6 陳一飛;李懷;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在室內(nèi)采光控制中的應用[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第一分冊）[C];2009年

7 榮莉莉;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在項目評價系統(tǒng)中的應用[A];全國青年管理科學與系統(tǒng)科學論文集第5卷[C];1999年

8 孫增圻;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡及其在系統(tǒng)建模與控制中的應用[A];1998年中國智能自動化學術(shù)會議論文集（上冊）[C];1998年

9 馬海峰;李晨光;唐濤;;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的列車運行安全控制[A];1998年中國智能自動化學術(shù)會議論文集（上冊）[C];1998年

10 王孫安;杜海峰;;基于相平面的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡研究及應用[A];第一屆全國流體動力及控制工程學術(shù)會議論文集[C];2000年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 何春梅;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的性能及其學習算法研究[D];南京理工大學;2010年

2 李龍;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法及收斂性研究[D];大連理工大學;2010年

3 翟東海;加乘型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡理論和應用的研究[D];西南交通大學;2003年

4 楊潔;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習收斂性與閾值可去性[D];大連理工大學;2006年

5 艾芳菊;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D];中國科學院研究生院（成都計算機應用研究所）;2006年

6 王振雷;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡理論及其在復雜系統(tǒng)中的應用研究[D];東北大學;2002年

7 孫海蓉;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的研究及其應用[D];華北電力大學（河北）;2006年

8 周志堅;基于遺傳算法的神經(jīng)模糊技術(shù)應用研究[D];華南理工大學;1999年

9 朱喜林;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡選擇機械加工參數(shù)的應用研究[D];吉林大學;2006年

10 陳向堅;微型飛行器姿態(tài)的智能控制方法研究[D];中國科學院研究生院（長春光學精密機械與物理研究所）;2012年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 曹甄;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁狀態(tài)評價[D];天津大學;2009年

2 程冰;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡研究[D];廣東工業(yè)大學;2005年

3 王玉紅;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的信用風險評級研究[D];哈爾濱工程大學;2006年

4 王雪苗;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化及應用研究[D];大連理工大學;2006年

5 馬秀會;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡研究綜述[D];吉林大學;2008年

6 徐坤哲;基于區(qū)間二型TSK模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的時間序列預測及應用研究[D];渤海大學;2015年

7 游鑫;基于相似日和動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的短期電力負荷預測[D];江西理工大學;2015年

8 王榮;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)研究[D];新疆大學;2015年

9 方盼;一類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)辨識和結(jié)構(gòu)優(yōu)化[D];大連理工大學;2015年

10 胡婷;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的輸油管網(wǎng)泄漏檢測技術(shù)研究[D];東北大學;2013年

，

本文編號：2163133