文件名称：粗糙集-小波神经网络在隧道围岩分类中的应用* (2011年)
文件大小：480KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-05 13:02:16
工程技术 论文
隧道工程围岩的级别是隧道围岩稳定性的尺度，施工期间的隧道围岩分类的确定是最为基础、也是最为重要的内容。本文将粗糙集、小波神经网络和围岩分类有机结合起来，对白鹤隧道围岩分类进行识别研究。结果表明：用经过粗糙集约简后的样本集作为神经网络的训练样本集，有效地简化了神经网络的结构，减少了训练步数与训练时间，并提高了网络的学习速度和判断准确率；经过粗糙集约简后的WNN判别准确率最高，识别结果更接近专家质量评价法；而BP网络判别结果与专家质量评价法相差较大；总体上，小波神经网络预判的结果要比BP神经网络预判的结果精度