一种基于多源监测数据融合的隧道变形预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多源监测数据融合的隧道变形预测方法，该预测方法包括如下：步骤一、构建隧道变形监测参考框架，计算隧道变形监测参考框架下的多源监测数据矩阵，并得出各矩阵元素值；步骤二、创建BP神经网络，采用果蝇优化算法对其进行优化，得到训练后的BP神经网络；步骤三、将步骤一中的各矩阵元素值作为输入量，输入所述步骤二中的训练后的BP神经网络中，得到各输出量，即得到各变形预测矩阵。本发明中的方法采用三维激光扫描技术进行隧道结构变形监测，采用多源监测数据融合，通过改进果蝇寻优算法对BP神经网络预测算法进行优化，实现结合结构受力信息和设计情况进行整体变形预测，同时通过优化BP神经网络提高隧道结构变形预测精度。