基于遗传算法的BP神经网络隧道施工参数正反演分析与应用

• 作者: 冯剑 李延 漆泰岳 王睿 雷波
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 正演分析 反演分析
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 铁道工程
• 页码范围: 98-104
• 页数: 7页
• 分类号: U456.3
• 字数: 4272字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2016.04.014

摘要

相对于监测数据采集的高效性,隧道施工中对现场突发状况缺乏高效的应对措施.本文结合工程实例,采用正交表及对应三维数值计算模型,得到隧道施工参数与对应隧道变形的样本集,应用基于遗传算法的BP神经网络M atlab程序,通过对施工参数进行正演分析,实现相对高效的施工反馈;在实测数据基础上,通过进一步的反演分析,可优化施工参数,实现施工工艺的经济优选.工程应用结果表明,该方法的分析结果能够满足工程施工精度要求,有效提高施工过程中突发状况的应对效率,同时也为设计中参数的优化选择提供参考,为建立隧道工程施工的高效反馈机制提供新方法和新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	漆泰岳	西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室	103	1247	19.0	30.0
5	雷波	西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室	97	890	17.0	25.0
9	王睿	西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室	57	356	11.0	16.0
13	冯剑		4	24	1.0	4.0