基于DEACO-WNN的盾构施工地表沉降预测

发布时间：2017-09-18 17:46

  本文关键词：基于DEACO-WNN的盾构施工地表沉降预测

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【摘要】：研究目的:近年来,我国地铁建设飞速发展,全国有近四十个城市在修建地铁。盾构施工是地铁建设的主要施工方式,由于盾构施工引起的地表沉降问题,为施工安全带来很多的困扰。为了减少施工过程中的安全隐患,提高施工质量和效益,对盾构施工引起的地表沉降进行研究意义重大。研究结论:本文通过对盾构施工地表沉降的影响因素和预测模型进行研究,得到以下结论:(1)在研究了对于盾构施工地表沉降较为敏感的参数中选取了覆土厚度、压缩模量、凝聚力、天然密度、内摩擦角、千斤顶推力、注浆压力,并将其作为输入层建立了小波神经网络预测模型;(2)用差分进化蚁群算法以相对熵为标准对小波神经网络的初始权值、伸缩参数和平移参数进行优化,使得预测模型的收敛速度和预测精度都有显著提高;(3)通过北京地铁6号线实地工程数据进行验证,预测模型的最小误差仅为0.5%,预测精度在实际工程所允许的范围内;(4)本文所建立的模型对盾构施工安全防护领域具有指导意义,通过对地表沉降的有效预测来改进施工工艺,进而增强施工的安全性。
【作者单位】： 石家庄铁道大学;中铁二十二局集团第一工程有限公司;
【关键词】： 小波神经网络 差分进化蚁群 相对熵 盾构施工 沉降预测
【基金】：国家自然科学基金(51375319) 河北省杰出青年科学基金(E2013210113) 河北省百名优秀创新人才支持计划(BR2-222)资助
【分类号】：U455.43
【正文快照】： 北京100043)研究结论:本文通过对盾构施工地表沉降的影响因素和预测模型进行研究,得到以下结论:(1)在研究了对于盾构施工地表沉降较为敏感的参数中选取了覆土厚度、压缩模量、凝聚力、天然密度、内摩擦角、千斤顶推力、注浆压力,并将其作为输入层建立了小波神经网络预测模型;(

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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10 张奕 郭艺s，

本文编号：876964