【摘 要】
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隧道工程处于岩土介质中,岩体自然因素与隧道围岩变形难以用确定的关系表述。因此,通过现场监测隧道变形情况,预测隧道围岩变形具有重要意义。选取我国地势第二阶梯的川陕鄂
【机 构】
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石家庄铁道大学交通运输学院,石家庄铁道大学大型结构健康诊断与控制研究所
【基金项目】
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河北省重点研发计划项目(18275406D);河北省交通运输厅科技项目(Y-201601);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2016120)
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隧道工程处于岩土介质中,岩体自然因素与隧道围岩变形难以用确定的关系表述。因此,通过现场监测隧道变形情况,预测隧道围岩变形具有重要意义。选取我国地势第二阶梯的川陕鄂黔中、低山区,以吴家沟隧道为依托,基于灰色关联分析,选取影响隧道围岩变形的主要因素,基于生物进化的思想,用遗传算法优化BP神经网络,并验证该算法的正确性和精确性。应用工程实际,得到空间维预测结果,为实际应用提供借鉴。结果表明,在隧道围岩变形预测中,遗传算法优化神经网络比原始算法精度高,满足隧道围岩变形预测精度的需要,对长大高风险隧道围岩变形预测有
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