作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
填海区地层具有地下水位高、渗透系数大及地层种类多、变化快等特性,有效的掘进参数预测对于盾构安全掘进控制至关重要.为能够较准确地得到掘进参数的预测值,结合某会展中心市政配套项目部分盾构施工区间地质条件,采用Pathon编程语言和JetBraim PyCharm构建BP神经网络预测模型,对盾构施工各掘进参数进行预测,并将得到的掘进参数预测值与实测值进行对比分析,预测结果与实际监测值变化趋势较吻合,表明该BP神经网络模型可用于本工程后续盾构区间以及类似地层盾构掘进参数的预测.
推荐文章
基于Monte Carlo-BP神经网络TBM掘进速度预测
TBM掘进速度
Monte Carlo-BP神经网络
参数重要性
粗糙集
基于PSO-BP神经网络的地铁盾构场地土体参数反演
土体参数
参数反演
BP神经网络
粒子群算法
PSO-BP神经网络
正交试验法
预测分析
利用BP神经网络预测储层参数
神经网络
储层参数
岩芯物性
测井解释
基于BP神经网络的线切割工艺指标预测
线切割
人工神经网络
参数优化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于BP神经网络的填海区复杂地层盾构掘进参数预测与应用
来源期刊 城市住宅 学科
关键词 盾构工程 BP神经网络 填海区复杂地层 掘进参数
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 科技
研究方向 页码范围 129-132
页数 4页 分类号
字数 3815字 语种 中文
DOI
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 王传俭 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (57)
共引文献  (102)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1975(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1985(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2002(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2006(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2007(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2008(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2009(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2010(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2013(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2014(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
盾构工程
BP神经网络
填海区复杂地层
掘进参数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
城市住宅
月刊
1006-6659
11-3679/TU
大16开
北京市西城区德胜门外大街38号A座
82-691
1994
chi
出版文献量(篇)
5448
总下载数(次)
17
总被引数(次)
4414
论文1v1指导