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摘要:
长大隧道软弱围岩段施工大变形预测是保证长大隧道施工安全和工程质量的重要措施.结合宜万铁路堡镇隧道工程,运用BP神经网络和遗传算法进行长大隧道软岩段施工大变形预测.采用遗传算法自动搜索使BP神经网络训练效果最优的网络参数,形成能够反映变形与时程高度非线性和不确定关系的GA-BP算法,建立预测智能模型.将预测时间点输入此智能模型,由BP神经网络优异的泛化性能获得该时间点的变形预测值.堡镇隧道应用结果表明,GA-BP算法具有很高的预测精确度,对连续5 d隧道变形预测的最大误差仅为6.68%,完全满足长大隧道软岩段施工大变形预测的需要.
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文献信息
篇名 长大隧道软弱围岩施工大变形智能预测方法
来源期刊 中国铁道科学 学科 交通运输
关键词 长大隧道 软岩围岩 施工 大变形预测 神经网络 遗传算法 智能模型
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 82-87
页数 6页 分类号 U456.31
字数 4998字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-4632.2008.02.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘开云 北京交通大学土木与建筑工程学院 41 694 14.0 25.0
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软岩围岩
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研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
中国铁道科学
双月刊
1001-4632
11-2480/U
大16开
北京海淀区大柳树路2号
82-776
1979
chi
出版文献量(篇)
3102
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4
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55685
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