依据昆明轨道交通三号线东标段二工区省博物馆站在施工过程中基坑开挖所产生的深层水平位移问题,基于MATLAB神经网络工具箱仿真并建立BP神经网络模型,预测位移曲线可以通过输入已知数据建立。在实际工程中对该模型的合理性进行检测,实测数据表明,此BP神经网络模型对于深层水平位移问题有很好的预测能力。
为了尽量减小由隧道开挖引起的地面沉降而带来的风险,需要在隧道施工过程中可靠地预测地表的变形量.该文采用改进的方法来选择平移和伸缩因子的初始值,利用小波神经网络分析预测隧道施工中的地表沉降量,并在预测中考虑了地表平均压力、盾构机平均穿透深度、填充泥浆度等外界因素对地表沉降的影响.结果表明,利用改进的方法来选择初始的平移和伸缩因子,提高了函数的逼真性能,并减小了估计误差.
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