基于马尔可夫链修正的神经网络隧道围岩变形预测

基于马尔可夫链修正的神经网络隧道围岩变形预测

论文摘要

将神经网络预测模型与马尔科夫链结合,应用于公路隧道围岩的开挖变形预测问题中。选取菠萝山隧道YK2+805断面监测点进行研究,利用量测的连续16天拱顶位移进行BP神经网络样本训练,建立菠萝山隧道拱顶位移值预测的BP神经网络模型,运用马尔科夫链对拱顶位移预测值修正。结果表明,基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型预测效果良好,平均预测精度高于单一BP神经网络预测模型精度,与GM-MC模型精度一致或更优,能够满足工程实际要求。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 曹孟潇,吕文黔,张金瑞,巩臻聪

关键词: 公路隧道,围岩变形,预测,神经网络,马尔科夫链

来源: 中国水运(下半月) 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 昆明理工大学国土资源工程学院

分类号: U452.1

页码: 191-193

总页数: 3

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基于马尔可夫链修正的神经网络隧道围岩变形预测
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