隧道围岩变形预测的对比研究

发布时间：2018-01-12 04:09

本文关键词：隧道围岩变形预测的对比研究　出处：《现代隧道技术》2015年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了精确预测隧道围岩的收敛变形,文章采用径向基函数神经网络原理和非等时距GM(1,1)灰色系统理论,建立了隧道围岩收敛变形的预测模型,借助MATLAB 2010b平台编写了两种模型的拟合程序,并结合张涿高速公路林里隧道工程围岩收敛的实测数据,对两种模型进行训练,并做了收敛变形预测。通过两种模型预测值与实测值的对比分析,以及模型误差的检验表明,径向基神经网络模型的预测值更为精确,其预测曲线与实测值吻合更好,更能够反映围岩收敛变形的变化规律。
[Abstract]:In order to accurately predict the convergent deformation of surrounding rock of tunnel, a prediction model of convergence deformation of surrounding rock of tunnel is established by using the principle of radial basis function neural network and the theory of grey system of non-equal-time distance GM1Q1). With the help of MATLAB 2010 b platform, the fitting program of two models is compiled, and combined with the measured data of surrounding rock convergence of Zhangzhao Expressway Linli Tunnel Project, the two models are trained. Through the comparison and analysis between the predicted values of the two models and the measured values, as well as the test of the model error, it is shown that the prediction value of the radial basis function neural network model is more accurate. The predicted curve is in better agreement with the measured values and can reflect the changing law of surrounding rock convergence and deformation.
【作者单位】：河北大学建筑工程学院;长城汽车股份有限公司生产技术开发中心;
【基金】：河北省交通厅科技计划项目(Y-201031)
【分类号】：U456.3
【正文快照】： 杨昌民1耿朋飞2(1河北大学建筑工程学院,保定071002;2长城汽车股份有限公司生产技术开发中心,保定071000)修改稿返回日期:2014-06-12项目资助:河北省交通厅科技计划项目(Y-201031).1引言隧道围岩由于前期的生成条件不同或后期受到不同性质、不同程度的地质作用,使其具有非线性

【参考文献】

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【共引文献】

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