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小波神经网络在隧道围岩位移预测中的研究
1
作者
韩德元
尹晓文
《山西建筑》
2013年第7期167-169,共3页
对张杖子隧道围岩拱顶下降位移数据进行了预测分析,经过研究表明,小波神经网络具有较高的预测精度,能够较好的揭示围岩位移的变化规律,为合理判断隧道围岩的稳定性提供可靠的理论依据。
关键词
小波神经网络
隧道围岩
拱顶位移
滚动预测
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职称材料
题名
小波神经网络在隧道围岩位移预测中的研究
1
作者
韩德元
尹晓文
机构
广东省江门市政企业集团有限公司
青岛理工大学(临沂)土建系
出处
《山西建筑》
2013年第7期167-169,共3页
文摘
对张杖子隧道围岩拱顶下降位移数据进行了预测分析,经过研究表明,小波神经网络具有较高的预测精度,能够较好的揭示围岩位移的变化规律,为合理判断隧道围岩的稳定性提供可靠的理论依据。
关键词
小波神经网络
隧道围岩
拱顶位移
滚动预测
Keywords
wavelet neural network
tunnel surrounding rock
vault displacement
rolling prediction
分类号
U451.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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作者
出处
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1
小波神经网络在隧道围岩位移预测中的研究
韩德元
尹晓文
《山西建筑》
2013
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