岩爆倾向性预测：RES理论与BP算法的应用

"基于RES理论的岩爆倾向性预测方法(2004年)，作者郭立、吴爱祥、马东霞，发表在《中南大学学报(自然科学版)》第35卷第2期，通过分析工程地质、环境和人为开挖因素，提出了一种基于RES理论的岩爆智能预测模型，并使用改进的前馈神经网络BP算法进行预测和主控因素分析。" 这篇论文深入探讨了岩爆现象，岩爆是地下工程中一种严重的灾害，可能对工程安全造成重大威胁。文章首先从三个方面分析了引发岩爆的主要因素：工程地质条件、复杂的环境因素以及人为的开挖活动。这些因素相互作用，可能导致岩体内部应力状态的突然释放，从而引发岩爆。 在这些分析的基础上，作者提出了一个基于“响应-能量-应力”(Response-Energy-Stress, RES)理论的岩爆倾向性预测模型。RES理论是研究岩体动态响应的一种重要理论，它考虑了岩体的应变能积累和释放过程，与岩爆的发生有密切关系。论文进一步阐述了如何利用人工神经网络（ANN）的参数分析原理来构建和优化这个预测模型。 特别地，论文采用了改进的前馈神经网络BP算法，这是一种反向传播的学习算法，用于训练神经网络以适应输入数据。通过这种编码方法，可以对不同因素之间的交互作用矩阵进行量化，从而揭示各因素对岩爆倾向性的影响程度。通过对参数的相对交互作用强度的分析，不仅可以预测岩爆的可能性，还能识别出哪些因素是控制岩爆启动的关键因素。 研究结果表明，运用该岩爆智能预测模型，不仅能够动态地预测岩爆发生的可能性，而且使得对岩爆起因的分析更加便捷。这一模型的应用对于预防和减轻岩爆灾害，保障地下工程的安全具有重要意义。此外，论文的这种方法为其他类似灾害的预测提供了理论和技术支持，对岩土力学和工程地质领域的研究有着积极的推动作用。 关键词涉及岩石工程、岩爆倾向性、RES理论和BP算法，这些关键词反映了论文的核心内容和技术手段，体现了论文在岩爆预测和防治领域的重要贡献。中图分类号和文献标识码则分别代表了论文所属的学科领域和其在学术交流中的地位。