盾构法隧道施工地表变形的小样本智能预测

摘要

以盾构施工监测所得地表位移资料为学习样本,通过选择合适的人工智能神经网络结构及其相关参数建立预测模型,在小样本训练的情况下,预测下一步后续施工的地表变形位移.通过时间窗滚动多步预测,可以获得盾构工作面前、后方测点在近数日之内任意一天的地表变形位移,并自动绘制盾构推进中沿隧道纵轴方向的隆/沉历时曲线.以上海市地铁明珠二期南浦大桥站附近交叠隧道上行区间盾构推进施工期间的工程实例验证,表明按本文建议方法的预测结果与实际的施工监测值吻合良好.