阳宗隧道围岩变形的神经网络技术预测  被引量:2

Prediction of nerve network on surrounding rock deformation in Yangzong highway tunnel

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作  者:徐林生[1] 

机构地区:[1]重庆交通学院土木建筑学院,重庆400074

出  处:《重庆交通学院学报》2006年第3期32-35,共4页Journal of Chongqing Jiaotong University

摘  要:隧道新奥法施工中,常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构合理性的重要指标.公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列,因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法.本文根据阳宗隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性,采用神经网络技术来预测其变形量,结果表明该方法简易、有效.The Surrounding rock deformation of highway tunnel is an important index to assess its stability and economy of support structure in NATM. It is a data column which isrelated with measuremet time sequence, so we can set up some effective models and methods to predicate the surrounding rock deformation. According to the surrounding rock deformation characteristics of Yangzong highway tunnel, this paper adopts the nerve network technology to predict the subsidence displacements. The research results show this prediction method is simple and effective.

关 键 词:阳宗隧道 神经网络 围岩变形 预测 

分 类 号:U452.1[建筑科学—桥梁与隧道工程]

 

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