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通过建立B-P神经网络输入层、隐层与输出层的算法结构，组织实测的围岩声波资料进行样本学习，确定出合理的围岩塑性松动圈范围。结合工程背景，得出了合理可行的支护方案。同时说明了B-P神经网络算法在处理非确定性、模糊、随机和信息不全等问题上的广阔应用前景。
B—P算法在确定杨溪水电站引水隧洞围岩塑性松动圈中的应用
【摘 要】
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通过建立B-P神经网络输入层、隐层与输出层的算法结构，组织实测的围岩声波资料进行样本学习，确定出合理的围岩塑性松动圈范围。结合工程背景，得出了合理可行的支护方案。同时说
【机 构】
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河海大学土木工程学院
【出 处】
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广东水利水电
【发表日期】
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2001年2期
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