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  1. 基于BP神经网络的Mathews图表法分区调整

  2. 为解决经过Mawdesley修正的Mathews图表法的分区划分限于回归分析,过于简化,在水力半径过小及过大2个区域没有给出明确的稳定性判断等问题,通过建立BP神经网络岩体稳定性预测模型,利用Mawdesley修正的图表法历史样本数据进行训练,在满足精度要求的约束下对Mathews图表中节点的稳定性状态进行预测,绘制稳定性等值线图,在此基础上进行分区的优化调整,对于低稳定性系数小水力半径和高稳定性系数大水力半径的2个区域,给出了稳定性确切的分区定义,调整后的分区在中间区域和原图基本重合,能很好的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-27
    • 文件大小:760832
    • 提供者:weixin_38744207