浅埋暗挖隧道围岩沉降数值分析

• 作者: 季峰 麻凤海
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 地铁 神经网络 变形 监测 围岩
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: U451
• 语种: 中文
• DOI: 10.11956/j.issn.1008-0562.2018.01.015

摘要

为研究浅埋暗挖隧道引起的围岩沉降,采用Matlab软件建立神经网络的方法.结果表明:当不考虑敏感因素的影响,选取影响较大10个因素进行训练仿真,与现场监测数据对比,发现除DK19+820,DK19+860,DK19+915训练误差较大,其余的样本的最大相对误差为16.67％;当考虑敏感因素的影响,选取2个敏感因素和6个断面进行训练仿真,与现场监测数据进行对比,发现考虑敏感因素的时,预测精度比不考虑敏感因素更高,更符合监测数据.运用Matlab建立的神经网络对隧道开挖引起的围岩沉降进行预测,能很大程度提高现场监测人员的监测效率.