基于BP神经网络方法研究岩石节理形貌粗糙度系数

岩石节理粗糙度系数(JRC)是研究岩石力学性质的重要参数。为了更准确地描述这一参数,本文基于人工神经网络的原理,提出一种研究JRC的新方法——BP神经网络预测法。选取节理表面最大峰高S_p、表面最大高度S_z、表面最大谷深S_v、峰度系数S_(ku)、偏斜度系数S_(sk)、均方根高度S_q、算术平均高度S_a7个表面形貌高度特征参数作为网络输入,剖面线分维值和JRC作为网络输出,以此为基础构建网络模型,并对10组实测数据进行了预测验证。结果表明:该方法误差很小,具有很高的预测精度,可为进一步的研究提供新的思路和方法。