基于优化神经网络模型的隧道变形预测研究

本文作者：崔凌岳；成功正常投稿发表论文到《四川建筑科学研究》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：神经网络预测技术一直是隧道学术界和工程界关注的关键课题。传统的神经网络对初始权值的依赖性很大,不同的初始值会导致差异很大的预测结果,并且初始值选择有很大的随机性和盲目性,往往导致网络振荡或不收敛。根据经典遗传算法的优势,对神经网络初始值进行优化,完成PB训练样本并建立非线性预测模型,避免了神经网络对初始权值的依赖性过大而引起计算误差。研究表明,GA-BP神经网络遗传算法适用于预测高速公路隧道断层破碎带围岩变形量,与现场试验数据相吻合,验证了GA-BP神经网络遗传算法工程应用的可行性,提高了预测的精度及避免人为误差。隧道洞周变形主要集中在开挖后12天,在此时间内应加强监控量测频率,以避免隧道过大变形引起坍方事故。
【论文正文预览】：0引言神经网络技术一直是隧道学术界和工程界关注的关键课题,人工神经网络能够从存在干扰的不完整的信息当中恢复完整的原始信息,实现预存储信息及自适应学习方式,采用对模拟系统输入样本,通过学习机制自动提取包含在其中的映射函数,输出任意拟合的高精度非线性函数[1-3]。但
【文章分类号】：U456.3
【稿件关键词】：隧道工程神经网络遗传算法预测优化
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【稿件标题】：基于优化神经网络模型的隧道变形预测研究
【作者单位】：中铁十八局集团第一工程有限公司;
【发表期刊期数】：《四川建筑科学研究》2014年01期
【期刊简介】：《四川建筑科学研究》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，四川建筑科学研究杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1142/TU，国际刊号：ISSN1008-1933。四川建筑科学研究杂志社由四川省住房和城乡建设厅主管、四川省建......更多四川建筑科学研究杂志社投稿信息
【版权所有人】：崔凌岳；

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