本文關(guān)鍵詞：隧道圍巖變形預(yù)測(cè)的對(duì)比研究　出處：《現(xiàn)代隧道技術(shù)》2015年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了精確預(yù)測(cè)隧道圍巖的收斂變形,文章采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和非等時(shí)距GM(1,1)灰色系統(tǒng)理論,建立了隧道圍巖收斂變形的預(yù)測(cè)模型,借助MATLAB 2010b平臺(tái)編寫(xiě)了兩種模型的擬合程序,并結(jié)合張涿高速公路林里隧道工程圍巖收斂的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)兩種模型進(jìn)行訓(xùn)練,并做了收斂變形預(yù)測(cè)。通過(guò)兩種模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比分析,以及模型誤差的檢驗(yàn)表明,徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值更為精確,其預(yù)測(cè)曲線與實(shí)測(cè)值吻合更好,更能夠反映圍巖收斂變形的變化規(guī)律。
[Abstract]:In order to accurately predict the convergent deformation of surrounding rock of tunnel, a prediction model of convergence deformation of surrounding rock of tunnel is established by using the principle of radial basis function neural network and the theory of grey system of non-equal-time distance GM1Q1). With the help of MATLAB 2010 b platform, the fitting program of two models is compiled, and combined with the measured data of surrounding rock convergence of Zhangzhao Expressway Linli Tunnel Project, the two models are trained. Through the comparison and analysis between the predicted values of the two models and the measured values, as well as the test of the model error, it is shown that the prediction value of the radial basis function neural network model is more accurate. The predicted curve is in better agreement with the measured values and can reflect the changing law of surrounding rock convergence and deformation.
【作者單位】： 河北大學(xué)建筑工程學(xué)院;長(zhǎng)城汽車股份有限公司生產(chǎn)技術(shù)開(kāi)發(fā)中心;
【基金】：河北省交通廳科技計(jì)劃項(xiàng)目(Y-201031)
【分類號(hào)】：U456.3
【正文快照】： 楊昌民1耿朋飛2(1河北大學(xué)建筑工程學(xué)院,保定071002;2長(zhǎng)城汽車股份有限公司生產(chǎn)技術(shù)開(kāi)發(fā)中心,保定071000)修改稿返回日期:2014-06-12項(xiàng)目資助:河北省交通廳科技計(jì)劃項(xiàng)目(Y-201031).1引言隧道圍巖由于前期的生成條件不同或后期受到不同性質(zhì)、不同程度的地質(zhì)作用,使其具有非線性

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1412601