基于遗传算法的BP神经网络隧道施工参数正反演分析与应用

发布时间：2017-09-17 15:32

  本文关键词：基于遗传算法的BP神经网络隧道施工参数正反演分析与应用

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【摘要】：相对于监测数据采集的高效性,隧道施工中对现场突发状况缺乏高效的应对措施。本文结合工程实例,采用正交表及对应三维数值计算模型,得到隧道施工参数与对应隧道变形的样本集,应用基于遗传算法的BP神经网络Matlab程序,通过对施工参数进行正演分析,实现相对高效的施工反馈;在实测数据基础上,通过进一步的反演分析,可优化施工参数,实现施工工艺的经济优选。工程应用结果表明,该方法的分析结果能够满足工程施工精度要求,有效提高施工过程中突发状况的应对效率,同时也为设计中参数的优化选择提供参考,为建立隧道工程施工的高效反馈机制提供新方法和新思路。
【作者单位】： 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室;西南交通大学土木工程学院;中国市政工程西南设计研究总院有限公司;
【关键词】： 遗传算法 BP神经网络 正演分析 反演分析
【基金】：国家自然科学基金(51278423,51478395)
【分类号】：U456.3
【正文快照】： 随着隧道施工过程中信息化程度和监控手段的不断提高,现已实现监控信息的高效采集。但隧道施工中出现环境变化后的施工参数优化仍停留在被动应对阶段,相应的运算检验过程繁复,而且相对滞后。因此,实现高效的反馈修正是目前隧道施工面临的一个重要问题。目前,围岩参数反演分析

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本文编号：870217