基于蚁群算法的地铁隧道沉降预测研究

• 作者: 刘岭 陈喜凤 黄腾
• 来源期刊: 隧道建设
• 学科: 交通运输
• 关键词: 蚁群算法 地铁隧道 沉降预测 路径选择 信息函数 启发函数
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 462-468
• 页数: 7页
• 分类号: U452
• 字数: 7789字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3973/j.issn.1672-741X.2013.06.007

摘要

紧邻大型深基坑的地铁隧道因影响因素极其复杂,难以准确预测其沉降变形,以致无法较早判定隧道的安全状况,亦无法根据其变形信息及时、有效地指导基坑施工.针对这一问题,立足TSP基本蚁群算法模型,结合地铁隧道沉降变形实际,在确定模型路径选择机制的基础上,通过合理构建信息函数和启发函数,确立信息素更新机制以及蚂蚁搜索机制,最终建立了地铁隧道沉降预测的蚁群算法模型,并用实例验证了模型的预测效果,为运营中的地铁隧道特别是紧邻大型基坑的地铁隧道沉降预测开辟了一条新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄腾	河海大学地球科学与工程学院	132	1104	19.0	27.0
2	陈喜凤	河海大学地球科学与工程学院	10	104	7.0	10.0
3	刘岭		5	28	3.0	5.0