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基于神经网络的大断面软土隧道收敛安全监测的预测方法 被引量:4

Prediction of Convergence of Large Cross-section Soft Soil Tunnels Based on Neural Network
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摘要 在软土隧道的施工工程中,隧道的收敛变形是一个十分复杂的过程,影响因素很多,为了能够合理地模拟隧道施工后的收敛变形,指导隧道的安全施工,采用BP神经网络方法以时间和里程2个方面为出发点,对软土隧道的收敛变形进行预测。以哈尔滨市保健路打通工程为实例,证明了利用BP网络的预测结果能够很好地指导软土隧道的施工,精度更准确,对实际工程有更好地指导意义。 The convergence of soft soil tunnels is very complex.In the paper,the convergence of soft soil tunnels is predicted by means of BP neural network method,with the construction of the tunnel on Baojian Road in Harbin as an example,so as to simulate the convergence of soft soil tunnels and to provide guidance for the safe construction of soft soil tunnels.The practice proves that the results of prediction by BP neural network are accurate and can provide guidance for the construction of soft soil tunnels.
机构地区 东北林业大学
出处 《隧道建设》 2012年第2期175-179,187,共6页 Tunnel Construction
关键词 大断面软土隧道 收敛 神经网络 预测方法 large cross-section soft soil tunnel convergence neural network prediction method
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