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盾构法隧道施工地表变形的小样本智能预测
被引量：
7
1
作者
安红刚
孙钧
+1 位作者
胡向东
赵其华
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期362-367,共6页
以盾构施工监测所得地表位移资料为学习样本,通过选择合适的人工智能神经网络结构及其相关参数建立预测模型,在小样本训练的情况下,预测下一步后续施工的地表变形位移。通过时间窗滚动多步预测,可以获得盾构工作面前、后方测点在近数日...
以盾构施工监测所得地表位移资料为学习样本,通过选择合适的人工智能神经网络结构及其相关参数建立预测模型,在小样本训练的情况下,预测下一步后续施工的地表变形位移。通过时间窗滚动多步预测,可以获得盾构工作面前、后方测点在近数日之内任意一天的地表变形位移,并自动绘制盾构推进中沿隧道纵轴方向的隆/沉历时曲线。以上海市地铁明珠二期南浦大桥站附近交叠隧道上行区间盾构推进施工期间的工程实例验证,表明按本文建议方法的预测结果与实际的施工监测值吻合良好。
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关键词
盾构法隧道
地表变形位移
人工神经网络
智能预测
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职称材料
题名
盾构法隧道施工地表变形的小样本智能预测
被引量：
7
1
作者
安红刚
孙钧
胡向东
赵其华
机构
江汉大学土木系
同济大学地下建筑与工程系
成都理工大学环境与土木工程学院
出处
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期362-367,共6页
基金
上海市教委重点学科基金资助项目
文摘
以盾构施工监测所得地表位移资料为学习样本,通过选择合适的人工智能神经网络结构及其相关参数建立预测模型,在小样本训练的情况下,预测下一步后续施工的地表变形位移。通过时间窗滚动多步预测,可以获得盾构工作面前、后方测点在近数日之内任意一天的地表变形位移,并自动绘制盾构推进中沿隧道纵轴方向的隆/沉历时曲线。以上海市地铁明珠二期南浦大桥站附近交叠隧道上行区间盾构推进施工期间的工程实例验证,表明按本文建议方法的预测结果与实际的施工监测值吻合良好。
关键词
盾构法隧道
地表变形位移
人工神经网络
智能预测
Keywords
shield tunneling
ground deformation
artificial neural network
intelligent prediction
分类号
U456.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
盾构法隧道施工地表变形的小样本智能预测
安红刚
孙钧
胡向东
赵其华
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2005
7
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