·302· 北京科技大学学报 2003年第4期 32 30 (a)1#钻孔 33 (b)2#钻孔 32 实测信 26 4 实测值 31 2 预测值 20 预测值 29 18 16 28 0 10 15 20 25 10 15 25 时间序列模式 时间序列模式 (c)3#钻孔 46 (d4#钻孔 9 44 42 实测值 7 实测值 % 知 预测值 36 预测值 34 3 32 5 10 15 20 25 51015 20 25 时间序列模式 时间序列模式 28 (e)5#钻孔 6 32 (①6#钻孔 24 eaW/ 30 实测值 昙 实测值 22 28 预测值 20y 预测值 24 10 15 20 25 0 5 1015 2025 时间序列模式 时间序列模式 图3各监测钻孔应力实测与预测损伤演化趋势对比 Fig.3 Comparison of the predicting values with in-situ monitoring values 参考文献 1 Cai Meifeng,Lai Xingping.Monitoring and analysis of nonlinear dynamic damage of transport roadway suppor- ted by composite hard rock materials in Linglong gold Mine [J].J Univ Sci Technol Beijing,2003,10(2):105 2蔡美峰，来兴平，复合坚硬岩石巷道塌陷段监控的 研究与应用[)岩石力学与工程学报，2003,22(3)： -25 39194 图4神经网络信息挖掘过程误差曲面等值线 3 Lai Xingping,Cai Meifeng.Research on application of ar- Fig.4 Error contour in the process of signal mining by neu- tificial neural network expert system in diagnosis of dam- ral network age of pre-stressed concrete piles and bolt [J].J Coal Sci Eng,1999,5(2):460 (3)神经网络作为一种先验性数学统计方法， 4 Lai Xingping,Cai Meifeng.Application of integrated in- 对坚硬围岩的小变形、动力损伤演化统计与预 telligent methodology to predict stability and supporting 测，必须借助包括结构力学等其他方法耦合完 decision in underground drift [J].J Coal Sci Eng,2000, 成，才能提高其可靠度和指导工程实践， 6(1):405北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 钻孔 内凡凡︸，弓‘内拭一︸ 钻孔 划只侧叹﹄芝已 实测气 山，‘，内︸，，，片石︸笼月了 划只创受山号 严测值 时间序 列 模式 时 间序 列模式 呀︸内门月 麦八︶ 钻孔 白乏目划只侧、 实测值 二二 了贝仪 月二 了︺内‘ 山芝川娜只例、 时 间序 列 模式 时 间序 列模式 ‘弓门， 八︶ 测只侧︸﹄芝讨 ，‘ 划只倒叹﹄芝 时 间序列模式 时 间序 列 模式 图 各监 测 钻 孔应 力 实测 与预 测 损 伤 演化趋 势对 比 一 加 浪疮 羹 参 考 文 献 图 神经 网络信息 挖掘 过 程 误差 曲面 等值 线 自 神 经 网络 作 为一 种 先 验 性 数 学 统 计 方 法 ， 对 坚 硬 围岩 的 小 变 形 、 动 力 损 伤演 化 统 计 与预 测 ， 必 须 借 助 包 括 结 构 力 学 等 其 他 方 法 祸 合 完 成 ， 才 能提 高其 可 靠 度 和 指 导 工 程 实践 ， 别 月 ， ， 蔡美峰 ， 来兴 平 复合坚 硬 岩石巷道塌 陷段监控 的 研 究与应用 岩石 力学 与 工 程 学报 ， ， ， 七刀 叮 ， ， ， 耳笋 ，