粗糙集-小波神经网络在隧道围岩分类中的应用研究

"粗糙集-小波神经网络在隧道围岩分类中的应用* (2011年)" 在隧道工程中，围岩的级别是衡量其稳定性的重要标准，对施工过程中的安全至关重要。本文探讨了一种结合粗糙集理论与小波神经网络（WNN）的方法，用于隧道围岩分类的识别，以此提高分类的准确性和效率。该方法在2011年的研究中应用于白鹤隧道的围岩分类问题。 粗糙集是一种处理不完整或模糊数据的有效工具，它能够通过信息约简来消除冗余特征，降低数据复杂性。在本研究中，粗糙集被用来预处理样本集，简化神经网络的输入，减少训练时间和步骤，同时提升了网络学习的速度和准确性。这表明粗糙集的使用有助于优化神经网络的结构。 小波神经网络是一种融合小波分析和神经网络的模型，擅长处理非线性和局部特征。在围岩分类任务中，WNN显示出较高的判别准确率，其结果与专家质量评价法更为接近，这意味着WNN能够更好地捕捉到围岩特性的细微差异。相反，传统的反向传播（BP）神经网络在此任务上的表现与专家评价存在较大差距。 通过对比，研究发现小波神经网络的整体预测精度优于BP神经网络，而且在应用粗糙集约简后的样本集训练，其精度进一步提升。这证明了粗糙集与小波神经网络的结合对于隧道围岩分类的识别具有显著优势，能够提供更加可靠和高效的解决方案。 关键词涉及的概念包括非确定性集合（粗糙集）、小波神经网络、隧道围岩分类、预测和稳定性。这些技术的应用不仅限于隧道工程，也可以推广到地质灾害评估、地下结构安全性分析以及其他依赖于复杂数据分类的领域。此研究为解决此类问题提供了新的思路和方法，为实际工程提供了有力的技术支持。