南昌上软下硬地层中盾构施工地表沉降的BP神经网络预测方法

发布时间：2017-10-06 01:02

  本文关键词：南昌上软下硬地层中盾构施工地表沉降的BP神经网络预测方法

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【摘要】：盾构施工引起的地表沉降的影响因素众多,给地表沉降的计算带来较大困难,而BP神经网络能较好地建立各个影响因素与地表沉降的非线性关系。为了能得到较准确的地表沉降值,采用Miscrosoft Visual C#和Matlab编制了BP神经网络预测软件。结合盾构施工过程中影响地表沉降的地层几何条件、地层参数以及施工参数,建立了BP神经网络模型,对盾构施工引起的地表沉降进行预测。将该预测模型应用于南昌地铁工程的上软下硬地层中,同时考虑了该地层掌子面泥质粉砂岩所占的比例,并对预测值与实测值的误差进行了对比分析。最终得到的预测结果与实际沉降值较一致,表明该BP神经网络模型可用于类似的工程实践。
【作者单位】： 中南大学土木工程学院;国核电力规划设计研究院重庆有限公司;
【关键词】： 上软下硬地层 盾构 地表沉降预测 BP神经网络
【基金】：国家科技支撑计划课题(2012BAK24B20)资助
【分类号】：U455.43
【正文快照】： 引言地铁盾构施工引起的地表沉降,影响因素较多且复杂。一方面是地下岩土体裂隙发育,断层及不连续面广泛存在,并且存在地下水影响,因而岩体特性具有非线性、不连续性和随机性;另一方面,由于隧道施工过程中可能发生难以预料的异常情况,对围岩扰动差异大。目前,在众多的地表沉降

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本文编号：979821