价值工程
價值工程
개치공정
VALUE ENGINEERING
2014年
11期
100-101
,共2页
隧道风险%地质条件%概率化预测%马尔科夫与神经网络
隧道風險%地質條件%概率化預測%馬爾科伕與神經網絡
수도풍험%지질조건%개솔화예측%마이과부여신경망락
tunnel risks%geological conditions%probabilistic prediction%Markov and neural networks approach
为了预测隧道开挖面前方的地质条件，降低施工风险和成本，采用马尔科夫和神经网络构成的模型，既比马尔科夫方法经济，又能实现神经网络方法所不能实现的动态化预测。
為瞭預測隧道開挖麵前方的地質條件，降低施工風險和成本，採用馬爾科伕和神經網絡構成的模型，既比馬爾科伕方法經濟，又能實現神經網絡方法所不能實現的動態化預測。
위료예측수도개알면전방적지질조건，강저시공풍험화성본，채용마이과부화신경망락구성적모형，기비마이과부방법경제，우능실현신경망락방법소불능실현적동태화예측。
In order to predict the geological conditions ahead of tunnel face, a hybrid approach combining Markov process with neural networks is presented, it's cheaper than using Markov process alone and can let dynamic prediction the neural networks can't achieve come true.
