本文關(guān)鍵詞： 隧道 圍巖 變形規(guī)律 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測方法 小凈距 擴挖　出處：《華僑大學學報(自然科學版)》2014年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以泉廈高速擴建工程大帽山隧道為例,通過周邊位移和拱頂沉降的監(jiān)測數(shù)據(jù)對小凈距擴挖隧道的圍巖變形規(guī)律進行分析.研究表明:小凈距2擴4隧道具有和其他隧道不同的變形規(guī)律.在此基礎(chǔ)上將小波函數(shù)引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對特大斷面超小凈距隧道2擴4時圍巖變形進行預(yù)測,并將預(yù)測結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進行對比.結(jié)果表明:BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂快、精度高,優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測的精度達10%以內(nèi),滿足工程精度要求.
[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.
【作者單位】： 華僑大學巖土工程研究所;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51278208) 福建省交通科技發(fā)展基金資助項目(200910)
【分類號】：U456.3

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本文編號：1523873