论文部分内容阅读
本文提出一种根据岩石点荷载强度、密度、岩石类型、孔隙率和粒度预测单轴抗压强度(Rc)的神经网络方法.以反向传播算法和包含96个样本的训练集训练网络模型,以包含71个样本的试验集检验网络.最后,以本模型预测黑沟铁矿钙质千枚岩的30个试件的抗压强度.结果表明,对于预测的单轴抗压强度,神经网络模型能给出比回归模型高得多的精度,比试验方法节省成本和时间.