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传统BP神经网络存在局部极小值、学习算法收敛速度慢、网络结构难以确定等缺点，因此采用改进的BP神经网络分析地下工程围岩的稳定性。将岩石单轴饱和抗压强度、岩石质量指标、岩体的完整性系数、结构面的强度系数、地下水渗流量作为围岩的分类指标，利用附加动量因子、L—M优化算法与Nguyen—Widrow初始化算法相结合的改进BP神经网络建立围岩稳定性的分类预测模型，并运用MATLAB对学习样本进行分类识别，确定地下工程围岩的岩体等级，并结合平均影响值特征筛选法确定影响围岩稳定性的主导因素。实例分析结果表明：岩体的质