【摘 要】
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通过金沙江某水电站的野外地质调查获取了丰富的基础地质资料后,针对其地质特点,提炼出岩石单轴抗压强度(R)、岩石质量指标(RQD)、岩体风化程度、节理组数(Jn)、节理粗糙系数
【机 构】
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地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室（成都理工大学）,中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40772177)
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通过金沙江某水电站的野外地质调查获取了丰富的基础地质资料后,针对其地质特点,提炼出岩石单轴抗压强度(R)、岩石质量指标(RQD)、岩体风化程度、节理组数(Jn)、节理粗糙系数(Jr)、节理蚀变系数(Ja)和地下水状态7个对岩体质量起控制作用的因素作为神经网络模型的输入变量。基于MATLAB软件平台设计的人工神经网络,通过具有较强代表性的116组样本数据的训练得到了稳定性好、可信度高的岩体质量分级网络模型。在对36组测试数据分析后,发现该模型的仿真结果具有较高的准确度和良好的吻合度,能够满足实际工程需要。
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