›› 2016, Vol. 38 ›› Issue (3): 518-521.doi: 10.16507/j.issn.1006-6055.2016.03.008

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基于BP神经网络方法研究岩石节理形貌粗糙度系数

王卫华 李 坤 严 哲 唐 修   

  1. 中南大学资源与安全工程学院,长沙410083
  • 出版日期:2016-06-25 发布日期:2016-06-22

  • Online:2016-06-25 Published:2016-06-22

摘要:

岩石节理粗糙度系数(JRC)是研究岩石力学性质的重要参数。为了更准确地描述这一参数,本文基于人工神经网络的原理,提出一种研究JRC的新方法——BP神经网络预测法。选取节理表面最大峰高Sp、表面最大高度Sz、表面最大谷深Sv、峰度系数Sku、偏斜度系数Ssk、均方根高度Sq、算术平均高度Sa7个表面形貌高度特征参数作为网络输入,剖面线分维值和JRC作为网络输出,以此为基础构建网络模型,并对10组实测数据进行了预测验证。结果表明:该方法误差很小,具有很高的预测精度,可为进一步的研究提供新的思路和方法。

关键词: 节理形貌, 粗糙度系数, BP神经网络, 高度特征参数, 参数预测, 误差

中图分类号: