盾构法隧道施工地表变形的小样本智能预测

• 作者: 孙钧 安红刚 胡向东 赵其华
• 来源期刊: 成都理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 盾构法隧道 地表变形位移 人工神经网络 智能预测
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 水文地质与工程地质
• 页码范围: 362-367
• 页数: 6页
• 分类号: U456.3
• 字数: 3460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2005.04.006

摘要

以盾构施工监测所得地表位移资料为学习样本,通过选择合适的人工智能神经网络结构及其相关参数建立预测模型,在小样本训练的情况下,预测下一步后续施工的地表变形位移.通过时间窗滚动多步预测,可以获得盾构工作面前、后方测点在近数日之内任意一天的地表变形位移,并自动绘制盾构推进中沿隧道纵轴方向的隆/沉历时曲线.以上海市地铁明珠二期南浦大桥站附近交叠隧道上行区间盾构推进施工期间的工程实例验证,表明按本文建议方法的预测结果与实际的施工监测值吻合良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡向东	同济大学地下建筑与工程系	83	1109	20.0	28.0
2	赵其华	成都理工大学环境与土木工程学院	138	1174	18.0	26.0
3	孙钧	同济大学地下建筑与工程系	89	4083	32.0	63.0
4	安红刚	江汉大学土木系	5	54	3.0	5.0