基于遗传算法和人工神经网络的巷道支护研究

针对软岩巷道围岩的复杂性和离散性特点,采用单一围岩稳定性影响因素无法进行巷道围岩准确分类,进而无法准确地确定支护设计方案的现状,采用遗传算法和人工神经网络建立了围岩稳定性分类预测模型。通过算例验证了该模型能在考虑多影响因素下准确地代表围岩稳定性影响因素与围岩类型之间的非线性关系,并预测出软岩巷道的围岩分类,从而为软岩巷道稳定性分类及控制技术提供参考依据。