小净距2扩4隧道变形规律的BP小波神经预测

发布时间：2018-02-22 07:33

本文关键词： 隧道围岩变形规律 BP小波神经网络预测方法小净距扩挖　出处：《华侨大学学报(自然科学版)》2014年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：以泉厦高速扩建工程大帽山隧道为例,通过周边位移和拱顶沉降的监测数据对小净距扩挖隧道的围岩变形规律进行分析.研究表明:小净距2扩4隧道具有和其他隧道不同的变形规律.在此基础上将小波函数引入BP神经网络建立BP小波神经网络模型,对特大断面超小净距隧道2扩4时围岩变形进行预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比.结果表明:BP小波神经网络模型收敛快、精度高,优于BP神经网络模型,预测的精度达10%以内,满足工程精度要求.
[Abstract]:Take the Tai Mo Shan Tunnel as an example, Based on the monitoring data of peripheral displacement and dome settlement, the deformation law of surrounding rock in tunnel with small net distance is analyzed. The results show that the deformation law of tunnel 2 with small net distance is different from that of other tunnels. Wavelet function is introduced into BP neural network to establish BP wavelet neural network model. The deformation of surrounding rock at 4:00 of super-small net distance tunnel is predicted, and the prediction results are compared with those of BP neural network. The results show that the wavelet neural network model converges quickly and has high accuracy, which is superior to the BP neural network model. The precision of prediction is less than 10%, which meets the requirement of engineering precision.
【作者单位】：华侨大学岩土工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51278208) 福建省交通科技发展基金资助项目(200910)
【分类号】：U456.3

【参考文献】

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【共引文献】

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