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基于混合PSO-RBF神经网络的铁路隧道岩爆分级预测

高磊 刘振奎 张昊宇

铁道科学与工程学报2021,Vol.18Issue(2):450-458,9.
铁道科学与工程学报2021,Vol.18Issue(2):450-458,9.DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20200352

基于混合PSO-RBF神经网络的铁路隧道岩爆分级预测

Prediction of rockburst classification of railway tunnel based on hybrid PSO-RBF neural network

高磊 1刘振奎 1张昊宇1

作者信息

  • 1. 兰州交通大学土木工程学院,甘肃兰州 730070
  • 折叠

摘要

关键词

铁路隧道/模拟退火算法/粒子群算法/RBF神经网络/交叉验证/岩爆烈度分级预测

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

高磊,刘振奎,张昊宇..基于混合PSO-RBF神经网络的铁路隧道岩爆分级预测[J].铁道科学与工程学报,2021,18(2):450-458,9.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(11662007,51268031) (11662007,51268031)

铁道科学与工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

1672-7029

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