Mechanical Parameter Inversion in Sandstone Diversion Tunnel and Stability Analysis during Operation Period

A large number of experimental studies show that the mechanical parameters of deep buried surrounding rock show significant attenuation characteristics with the increase of strain from the rheological acceleration stage to the attenuation stage. However, the existing numerical models all take mechanical parameters as constants when describing the rheological behavior of surrounding rocks, which can only be applied to the stability analysis of the shallowly buried tunnel. Therefore, this work proceeding from the actual project, improved the sandstone rheological constitutive model and optimized the algorithm of parameter inversion, and put forward a long-term stability analysis model that can accurately reflect the rheological characteristics of surrounding rocks under the complex geological condition including high stress induced by great depth and high seepage pressure. In the process, a three-dimensional nonlinear rheological damage model was established based on Burgers rheological model by introducing damage factors into the derivation of the sandstone rheological constitutive model to accurately describe the rheological behaviors of the deep buried tunnel. And BP (Back Propagation) neural network optimized by the multi-descendant genetic algorithm is used to invert the mechanical parameters in the model, which improves the efficiency and precision of parameter inversion. Finally, the rheological equation was written by using parametric programming language and incorporated into the general finite element software ANSYS to simulate the rheological behavior of the tunnel rock mass at runtime. The results of the model analysis are in good agreement with the monitoring data in the later stage. The research results can provide a reference for the stability analysis of similar projects

Prediksi Inflasi Indonesia Berdasarkan Fuzzy Ann Menggunakan Algoritma Genetika

Pemangku kebijakan moneter memiliki ketakutan terhadap inflasi karena dapat memicu naiknya angka kemiskinan dan melonjaknya penggunaan anggaran. Tingkat Inflasi yang tinggi akan mengakibatkan jatuhnya perekonomian suatu negara. Pengambilan kebijakan moneter perlu dikaji secara mendalam un-tuk mencegah hal tersebut. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan prediksi inflasi yang akan terjadi. Data tingkat inflasi dari waktu ke waktu merupakan modal untuk melakukan prediksi tingkat inflasi pada waktu mendatang. Suatu prediksi yang baik memiliki nilai error yang kecil. Pada prediksi menggunakan fuzzy artificial neural network (Fuzzy ANN) metode backpropagation, nilai error dapat diperkecil dengan melakukan optimasi pada bobot yang dihasilkan. Pada penelitian ini, op-timasi bobot Fuzzy AAN dilakukan menggunakan algoritma genetika. Model prediksi yang diperoleh se-lanjutnya dievaluasi menggunakan MAPE untuk menentukan keakuratan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi menggunakan backpropagation neural network dioptimasi menggunakan algoritma genetika (10,33%) lebih baik dibandingkan dengan prediksi menggunakan backpropagation neural network saja (11,67%). Setelah mengetahui bahwa kedua model memiliki hasil prediksi yang cukup baik, keakuratan kedua model dibandingkan menggunakan independent sampe t-test berdasarakan error yang dihasilkan. Hasilnya menjukkan bahwa pada tingkat kepercayaan 95% prediksi menggunakan Fuzzy ANN yang telah dioptimasi menggunakan algoritma genetika (M= 0,69, SD= 0,0421) lebih baik secara signifikan dibandingkan degan fuzzy  ANN saja (M= 0.97, SD= 0,04634 ),  t(22 )= 1.71714, p=0.013