复杂地质条件下的隧道大变形组合预测研究

贺华刚

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cqvip:隧道大变形是隧道工程中的常见病害之一,严重威胁施工安全及工程进度,对其研究具有重要意义。以BP神经网络和支持向量机为基础,利用遗传算法和粒子群算法优化其结构参数,以实现单项预测模型优化,再构建线性组合模型和非线性组合模型,实现了隧道大变形的组合预测。实例分析表明:组合预测模型较单项预测模型具有更高的预测精度和稳定性,且以BP神经网络权值法的组合效果最优。通过研究,为大变形防治及变形规律评价提供了借鉴和参考,具有一定的实用价值。

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来源
《山西建筑》 |2020年第6期|124-126|共3页
作者
贺华刚;
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作者单位

重庆工商职业学院重庆 401520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 U457.2;
关键词
隧道大变形; 变形机理; BP神经网络; 支持向量机;

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