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将概率神经网络（PNN）引入到隧道变形位移预测中,建立了非线性智能预测模型,并采用递推预报误差（RPE）算法对PNN进行训练。以铜黄高速大田连拱隧道施工实地监测数据为样本对网络进行训练与预测分析,仿真结果表明本方法训练速度快且预测值与实测值吻合度较高。
概率神经网络在隧道变形位移预测中的应用
【摘 要】
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将概率神经网络（PNN）引入到隧道变形位移预测中,建立了非线性智能预测模型,并采用递推预报误差（RPE）算法对PNN进行训练。以铜黄高速大田连拱隧道施工实地监测数据为样本对网络进
【机 构】
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吉林铁道职业技术学院铁道工程系,吉林省机电研究设计院,北华大学
【出 处】
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冶金自动化
【发表日期】
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2012年4期
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