小波神经网络在隧道施工沉降预测中的应用

发布时间：2017-07-14 09:12

  本文关键词：小波神经网络在隧道施工沉降预测中的应用

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【摘要】：为了尽量减小由隧道开挖引起的地面沉降而带来的风险,需要在隧道施工过程中可靠地预测地表的变形量。该文采用改进的方法来选择平移和伸缩因子的初始值,利用小波神经网络分析预测隧道施工中的地表沉降量,并在预测中考虑了地表平均压力、盾构机平均穿透深度、填充泥浆度等外界因素对地表沉降的影响。结果表明,利用改进的方法来选择初始的平移和伸缩因子,提高了函数的逼真性能,并减小了估计误差。
【作者单位】： 中南大学;
【关键词】： 小波神经网络 沉降监测 平移因子 伸缩因子
【分类号】：U456.3;TP183
【正文快照】： 0引言任何隧道及地下工程开挖必然会扰乱地面原有的应力场,引起地表运动从而导致地面沉降。如果地表的运动大到一定程度,就会破坏地面上的及与其相邻的建筑物的结构,对人民的生命财产安全构成极大的威胁。所以分析地面沉降产生的原因,并对沉降的趋势进行预测已经越来越重要[1]

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本文编号：540486