【摘 要】
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针对以往智能优化算法学习速度慢、对参数选择敏感等问题,引入极限学习机（ELM）方法用于围岩分类。在分类指标方面,结合快速性与准确性,制定快速分级参数标准,以公路隧道设计规
【机 构】
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大连市勘察测绘研究院有限公司,大连海事大学道路与桥梁工程研究所
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针对以往智能优化算法学习速度慢、对参数选择敏感等问题,引入极限学习机（ELM）方法用于围岩分类。在分类指标方面,结合快速性与准确性,制定快速分级参数标准,以公路隧道设计规范中的BQ法为基准,从以往及正在施工的隧道中收集对应的样本,从而建立了公路隧道施工期围岩快速分类的极限学习机模型。之后将正在开挖隧道工作面的快速分级参数,提供给模型进行判别,达到快速、精确分级目的。通过抚松隧道实际验证,该模型判断结果与实际施工情况吻合,可用于指导施工阶段的隧道围岩快速分级。
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