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样条权函数神经网络算法在超前锚杆加固方式中的应用研究
被引量：
1
1
作者
周桥
高谦
《金属矿山》
CAS
北大核心
2009年第11期18-20,24,共4页
针对BP神经网络算法存在局部极小问题、收敛对初值敏感问题及收敛速度慢问题,首次采用了一种新的神经网络算法,即样条函数神经网络算法,在破碎带工程围岩稳定性影响因素分析的基础上,来研究在破碎带工程围岩超前锚杆加固方式的优选问题...
针对BP神经网络算法存在局部极小问题、收敛对初值敏感问题及收敛速度慢问题,首次采用了一种新的神经网络算法,即样条函数神经网络算法,在破碎带工程围岩稳定性影响因素分析的基础上,来研究在破碎带工程围岩超前锚杆加固方式的优选问题。研究表明,超前锚杆拱部的支护参数在间距为0.4～0.6m,排距为0.4～0.5m,外插角10°～20°,锚杆直径在20～22mm的效果最佳。由此来研究锚杆超前支护的参数设置及如何提高岩体的稳固性,为破碎带岩层施工安全和局部强化支护提供理论依据。
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关键词
样条权函数神经网络
超前锚杆加固
工程围岩
支护参数
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职称材料
题名
样条权函数神经网络算法在超前锚杆加固方式中的应用研究
被引量：
1
1
作者
周桥
高谦
机构
北京科技大学
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2009年第11期18-20,24,共4页
基金
国家安全生产科技发展计划项目(编号:05-376)
"十一五"国家科技支撑计划项目(编号:2008BAB32B01)
国家高科技研究发展计划(863计划)项目(编号:2008AA062101)
文摘
针对BP神经网络算法存在局部极小问题、收敛对初值敏感问题及收敛速度慢问题,首次采用了一种新的神经网络算法,即样条函数神经网络算法,在破碎带工程围岩稳定性影响因素分析的基础上,来研究在破碎带工程围岩超前锚杆加固方式的优选问题。研究表明,超前锚杆拱部的支护参数在间距为0.4～0.6m,排距为0.4～0.5m,外插角10°～20°,锚杆直径在20～22mm的效果最佳。由此来研究锚杆超前支护的参数设置及如何提高岩体的稳固性,为破碎带岩层施工安全和局部强化支护提供理论依据。
关键词
样条权函数神经网络
超前锚杆加固
工程围岩
支护参数
Keywords
Spline weight Function Artificial Neural Network, Forepoling Bolt, Surrounding rock in engineering, Supporting Parameters
分类号
O241.5 [理学—计算数学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
样条权函数神经网络算法在超前锚杆加固方式中的应用研究
周桥
高谦
《金属矿山》
CAS
北大核心
2009
1
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