地铁盾构施工地表变形的神经网络预测及应用

杨欢欢; 杨双锁; 罗百胜

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地铁盾构施工地表变形的神经网络预测及应用

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为对城市地铁盾构隧道掘进引发的地表变形进行预测,以太原地铁某区间盾构隧道工程为例,通过敏感性分析方法确定影响盾构施工地表变形的主要土层参数与施工参数。在此基础上以主要影响因素为设计因子开展正交试验,将试验结果作为训练样本及测试样本,建立径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型用于盾构施工地表变形的预测。结果表明,建立的RBF神经网络模型具有较高的精度,能够较好地反映地表变形与各主要影响因素之间的非线性关系,可以用于盾构施工地表变形的预测。

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来源
《中国科技论文》 |2019年第6期|625-629|共5页
作者
杨欢欢; 杨双锁; 罗百胜;
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作者单位

太原理工大学矿业工程学院太原030024;

中铁三局集团有限公司太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类试验方法;
关键词
RBF神经网络; 盾构隧道; 敏感性分析; 地表变形; 预测模型;

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