發(fā)布時間：2018-08-23 08:25

【摘要】：通過對杭州市慶春路錢塘江隧道的地面沉降值的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提出了采用雙子網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行盾構(gòu)法隧道地面沉降預(yù)測的可行性。采用杭州市慶春路錢塘江隧道的地面沉降值的監(jiān)測數(shù)據(jù)來分別訓(xùn)練具有雙子網(wǎng)絡(luò)和無子網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并利用杭州市慶春路錢塘江隧道的地面沉降值的監(jiān)測數(shù)據(jù)本身以及杭州市沿江大道運河隧道的地面沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)作為檢測數(shù)據(jù),進(jìn)行了四組實驗。實驗表明,采用了雙子網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于無子網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著更佳的擬合、預(yù)測精度以及更小規(guī)模的數(shù)據(jù)輸入量。
[Abstract]:Based on the analysis of the monitoring data of the ground subsidence of Qiantang River Tunnel in Qingchun Road, Hangzhou City, the feasibility of forecasting the ground subsidence of the shield tunneling tunnel by using the Gemini network is put forward. Using the monitoring data of land subsidence value of Qiantang River Tunnel in Qingchun Road, Hangzhou City, the artificial neural networks with Gemini network and without subnet are trained respectively. Four groups of experiments were carried out using the monitoring data of the land subsidence of Qiantang River Tunnel along Qingchun Road in Hangzhou and the land subsidence monitoring data of Canal Tunnel along the Yangtze River in Hangzhou. The experimental results show that the artificial neural network with a Gemini network has better fitting, prediction accuracy and smaller data input than the artificial neural network without a subnetwork.
【作者單位】： 浙大網(wǎng)新集團(tuán)有限公司;浙江大學(xué)建筑工程學(xué)院;
【基金】：杭州慶春路過江隧道科研資助項目
【分類號】：U455.43;P642.26;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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2 湯e，

本文編號：2198481