基于灰色理论与BP神经网络的隧道围岩变形预测

唐林俊; 宁晓骏; 李杨; 杨东; 费建文

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基于灰色理论与BP神经网络的隧道围岩变形预测

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为了对隧道围岩变形的发展趋势作出有效判断,以重庆市城区某隧道为背景,采用GM(1,1)灰色模型和BP神经网络模型对隧道围岩变形进行预测,并进行对比分析.研究结果表明:灰色模型对波动性的数据预测效果不理想,但适合用于数据样本不足的情况;BP神经网络预测方法具有较高的学习能力,预测模型灵活可变,对围岩变形的发展趋势预测比较准确,但对数据样本的容量和代表性要求高;BP神经网络模型比灰色模型的预测精度更高.

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来源
《工业安全与环保》 |2021年第10期|88-93|共6页
作者
唐林俊; 宁晓骏; 李杨; 杨东; 费建文;
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作者单位

昆明理工大学建筑工程学院昆明650500;

昆明理工大学建筑工程学院昆明650500;

昆明理工大学建筑工程学院昆明650500;

昆明理工大学建筑工程学院昆明650500;

昆明理工大学建筑工程学院昆明650500;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
浅埋偏压隧道; 围岩变形; 灰色模型; 神经网络;

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