基于人工神经网络技术的隧道地表沉降预测
来源期刊：矿业研究与开发2007年第2期
论文作者：王李管 刘红兵 张良辉 荆永滨 戴碧波
关键词：人工神经网络; 隧道工程; 地表沉降;
摘 要：对采用人工神经网络技术预测隧道地表沉降模型中进行了研究.采用MATLAB系统开发了一个多层反向传播神经网络模型,考虑了隧道的深度、隧道的直径、地下水位、土的弹性模量、土的剪切强度、土的侧压系数、土的重度和开挖间隙对地表沉降的影响.用世界多个隧道的地表沉降数据作为样本对模型进行了训练和测试.结果表明,利用该神经网络预测的沉降值与实测值比较吻合.
王李管1，刘红兵1，张良辉2，荆永滨1，戴碧波1
(1.中南大学,资源与安全工程学院,湖南,长沙,410083;
2.广州盾建地下工程有限公司,广东,广州,510030)
摘要:对采用人工神经网络技术预测隧道地表沉降模型中进行了研究.采用MATLAB系统开发了一个多层反向传播神经网络模型,考虑了隧道的深度、隧道的直径、地下水位、土的弹性模量、土的剪切强度、土的侧压系数、土的重度和开挖间隙对地表沉降的影响.用世界多个隧道的地表沉降数据作为样本对模型进行了训练和测试.结果表明,利用该神经网络预测的沉降值与实测值比较吻合.
关键词:人工神经网络; 隧道工程; 地表沉降;
【全文内容正在添加中】
