基于NARNN方法的某隧道围岩变形预测

杜润泽; 姜志伟

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基于NARNN方法的某隧道围岩变形预测

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针对隧洞软弱围岩变形动态性、在时间和空间表现出的复杂性等特征,建立了基于非线性自回归神经网络(NARNN)的隧道围岩变形分析预测模型,并应用于某软岩公路隧道的围岩变形进行预测。结果表明NARNN方法能够较好的反映隧道围岩变形的非线性特征,很好地解决软岩隧道开挖后的变形预测问题,为类似的工程提供一种新的围岩变形预测途径。

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来源
《低温建筑技术》 |2022年第5期|115-118|共5页
作者
杜润泽; 姜志伟;
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作者单位

山东科技大学泰安校区资源学院;

青岛理工大学土木工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类深基础;
关键词
隧道; 软弱围岩; 非线性自回归神经网络; 变形预测;

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