地表沉降预测

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基于随机介质理论的偏压隧道地表沉降预测方法
《岩土工程学报》2025年第3期589-598,共10页周鹏远 宋战平 王军保 张玉伟 田小旭 
国家自然科学基金项目(52178393);陕西省科技创新团队项目(2020TD-005)。
隧道开挖引起地表沉降的各种预测方法均假定隧道收敛模式为对称形式,忽略了隧道非对称收敛的影响。为对偏压隧道引起地表沉降进行预测,提出了一种新的隧道偏压收敛模式,定义了相应的偏压参数θ,γ1,γ3,基于随机介质理论,利用坐标变换...
关键词：偏压隧道 地表沉降预测 隧道收敛模式 随机介质理论 
浅埋偏压大跨度隧道洞口段地表沉降预测公式适用性研究
《市政技术》2025年第3期192-201,共10页周长新 王怡凡 李霞 钟海龙 李祥 
山东省工业和信息化厅(企业技术创新项目)(202060103144、202060101409)。
地表沉降预测公式是判断隧道进洞安全稳定性,防止地表不均匀沉陷和开裂的可靠手段,也是预测浅埋偏压大跨度隧道洞口段地表沉降的重要方法。基于浅埋偏压大跨度隧道洞口段地表沉降实测数据,采用参数反分析的方法,对地表沉降预测公式的适...
关键词：浅埋偏压隧道 地表沉降预测 沉降槽 Peck经验公式 随机介质理论 反分析 
基于BP神经网络的地铁车辆段管桩-灌注桩联合施工地表沉降预测
《中国水运》2025年第6期41-43,共3页张文明 
地铁车辆段的基础施工常需要在天然地基中加入竖向增强体,以确保复合地基满足承载力和沉降的要求。本研究对实际沉降进行全时序监测,同时基于BP神经网络对地铁车辆段管桩-灌注桩联合施工过程中的地表沉降进行预测。通过对关键监测点的...
关键词：管桩施工 灌注桩施工 地铁上盖工程 地表沉降 BP神经网络 
基于随机介质理论修正Peck公式的暗挖隧道地表沉降预测
《广州建筑》2025年第2期1-6,共6页蓝必冠 黄明锋 杨浩 刘彬 周世均 
本文为更加准确地预测隧道开挖引起的地表沉降,采用随机介质理论对传统Peck经验公式进行了修正,提出了新隧道开挖引起地表沉降的计算方法。本文研究了不同覆跨比H/D和土层损失率μ条件下,地表沉降特性与合理单元数n的关系,提出了确定合...
关键词：隧道开挖 PECK公式 随机介质理论 地表沉降 预测 
基于神经网络的泥水盾构地表沉降预测与掘进参数优化
《科学技术与工程》2025年第5期2090-2099,共10页任旭东 张凤凯 丁万涛 刘宇婷 徐天婧 
国家自然科学基金青年科学基金(52109130);中国博士后科学基金(2022M711930)。
为研究泥水盾构掘进参数对地表沉降的影响,依托哈尔滨地铁3号线工程河松—河山叠落区间左线泥水盾构掘进与监测数据,基于遗传算法优化的BP神经网络,针对不同沉降输出形式展开研究,引入隧道距离标签,优化了神经网络拟合效果,并根据此网...
关键词：神经网络 泥水盾构 地表沉降 敏感分析 参数优化 
基于ARIMA-LSTM的矿区地表沉降预测方法
《计算机工程》2025年第1期98-105,共8页王磊 马驰骋 齐俊艳 袁瑞甫 
河南省高校科技创新团队支持计划(22IRTSTHN005)。
煤矿开采安全问题尤其是采空区地表沉降现象会对人员安全及工程安全造成威胁,研究合适的矿区地表沉降预测方法具有很大意义。矿区地表沉降影响因素复杂,单一的深度学习模型对矿区地表沉降数据拟合效果差且现有的地表沉降预测研究多是单...
关键词：煤矿采空区 地表沉降预测 时序概率预测 差分整合移动平均自回归 长短时记忆网络 
基于VMD-GRU的地下隧道工程地表沉降预测
《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》2025年第1期101-105,共5页郑跃平 王同成 
随着城市轨道交通的快速发展,地下隧道工程中的地表沉降预测成为确保工程安全和减小环境影响的关键环节。本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)和门控循环单元(GRU)神经网络的地下隧道工程地表沉降预测方法。该方法旨在通过VMD技术分解...
关键词：VMD-GRU 地下隧道工程 地表沉降预测 
小波GRU-ARMA优化的InSAR监测沉降预测方法
《测绘通报》2024年第12期33-39,共7页马志刚 杨国林 刘涛 魏小强 石守军 陈皓轩 
国家自然科学基金(41764001;42261076);兰州交通大学“兰州交通大学优秀平台支持”(201806);兰州交通大学天佑创新团队项目(TY202001)。
本文在长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型(LSTM-ARMA)的基础上,提出了基于小波门控循环神经网络-自回归滑动平均模型(GRU-ARMA)优化算法。首先使用小波降噪将InSAR原始时间序列分解成趋势项和噪声项,采用GRU循环神经网络滚动预测...
关键词：SBAS-InSAR 小波GRU-ARMA优化模型 地表沉降预测 逐点预测 面域预测 
基于PLAXIS-BP神经网络的暗挖隧道地表沉降预测
《兰州工业学院学报》2024年第6期8-13,41,共7页张文旭 李程 陈辉 邵浩 魏东洋 
安徽省住房城乡建设科学技术计划项目(2021-YT-21)。
为研究浅埋暗挖隧道施工过程中多因素联合作用对地表沉降的影响,准确评估施工风险,基于离心模型试验实测数据,将有限元软件PLAXIS^(3D)与BP神经网络学习算法相结合,建立了饱和黏土地层隧道暗挖施工地表沉降预测模型。通过调节BP神经网...
关键词：数值模拟 浅埋暗挖 BP神经网络 地表沉降 
机器学习预测盾构掘进地表沉降的研究进展及展望
《隧道建设（中英文）》2024年第11期2119-2132,共14页杨明辉 宋牧原 姚高占 陈伟 左国恋 蔡智远 
河南省重点研发专项项目(241111241000)。
针对采用机器学习方法预测盾构掘进地表沉降的研究,围绕预测模型的输入参数、预测目标、算法选取和超参数智能优化4个方面的研究进展开展系统综述,总结出当前研究中亟需解决的关键问题,并展望该领域的未来发展方向。研究表明:1)结合隧...
关键词：盾构掘进 地表沉降预测 机器学习 超参数优化 
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