基于主成分分析与BP神经网络的TBM围岩可掘性分级实时识别方法研究

• 作者: 刘海东 吕海明 富勇明 杜立杰 段志伟 王家海
• 来源期刊: 隧道建设（中英文）
• 学科: 交通运输
• 关键词: TBM 围岩可掘性分级 主成分分析 BP神经网路 实时识别模型
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 379-388
• 页数: 10页
• 分类号: U452.1+2
• 字数: 7892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2020.03.010

摘要

TBM围岩可掘性等级实时在线识别和预警对TBM安全高效以及智能化掘进意义重大,基于新疆EH隧洞工程直径为7.0 m的敞开式TBM实际掘进数据与地质数据,通过TBM掘进性能与施工风险的特征参数指标对围岩进行可掘性分级.在对不同围岩下区分度较好的掘进参数进行主成分分析之后,获得表征围岩可掘性等级的2个主成分指标,并在此基础上构建BP神经网络对围岩可掘性等级进行识别.同时,为提高模型响应速度,设计了一个MATLAB程序,从而获得了实用性较强的围岩可掘性等级实时识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜立杰		6	64	4.0	6.0
2	王家海		3	3	1.0	1.0
3	吕海明		4	2	1.0	1.0
4	刘海东		3	12	1.0	3.0
5	富勇明		2	0	0.0	0.0
6	段志伟		1	0	0.0	0.0