基于改进MATLAB-BP神经网络算法的隧道岩爆预测模型

针对岩爆预测这一地下工程领域中的世界性难题,通过总结和阐述众多学者关于岩爆影响因素、预测方法和判别准则的相关研究成果,引用围岩最大主应力σmax,切向应力σθ,单轴抗拉强度σ_t、单轴抗压强度σc,点荷载强度Is和σθ/σc,σc/σt,以及隧道埋深h,冲击倾向性指数Wet这9个主要预测关联性指标,在收集国内外典型岩爆地下工程基于现场地应力监测数据资料的条件下,以非线性科学理论为指导,建立考虑以上9个关键性预测指标的BP神经网络改进预测模型,并利用工程实例对模型进行验证。研究结果表明:改进算法模型实现了非线性理论和网络分析法之间的有机结合,避免了普通算法存在的网络性收敛速度慢容易陷进局部最小点等运行缺陷,该预测模型分析较复杂结构具有明显优势;改进算法模型预测结果与现场实际情况相符,这可以为今后类似隧道及地下工程施工的岩爆风险预测及评估提供一定的借鉴和指导作用。