基于关联分析和遗传算法优化BP的隧道围岩变形预测

• 作者: 张骞 王希良 王文玉
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 隧道工程 围岩变形 预测 灰色关联分析 遗传算法优化BP
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 隧道/地下工程
• 页码范围: 126-132
• 页数: 7页
• 分类号: U451+.2
• 字数: 4309字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201906130004

摘要

隧道工程处于岩土介质中,岩体自然因素与隧道围岩变形难以用确定的关系表述.因此,通过现场监测隧道变形情况,预测隧道围岩变形具有重要意义.选取我国地势第二阶梯的川陕鄂黔中、低山区,以吴家沟隧道为依托,基于灰色关联分析,选取影响隧道围岩变形的主要因素,基于生物进化的思想,用遗传算法优化BP神经网络,并验证该算法的正确性和精确性.应用工程实际,得到空间维预测结果,为实际应用提供借鉴.结果表明,在隧道围岩变形预测中,遗传算法优化神经网络比原始算法精度高,满足隧道围岩变形预测精度的需要,对长大高风险隧道围岩变形预测有一定的参考意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王希良	石家庄铁道大学交通运输学院	40	452	10.0	20.0
2	王文玉	石家庄铁道大学交通运输学院	6	7	2.0	2.0
3	张骞	石家庄铁道大学大型结构健康诊断与控制研究所	7	8	2.0	2.0