基于影响因素筛选-优化组合模型的隧道变形预测研究

摘要

cqvip:隧道变形监测是其安全施工的必设项目,对其预测研究具有重要意义,但隧道变形影响因素较多,难以直接开展变形预测研究。因此,研究先利用相关系数法评价各因素对隧道变形的影响程度,以确定隧道变形的主要影响因素,并将其作为变形预测模型的输入层信息;其次,再利用RBF神经网络构建隧道变形预测模型,且为保证预测精度,采用试算法和粒子群算法优化隐层节点数及相关模型参数。实例研究表明:相关系数法可很好地评价各影响因素与隧道变形间的相关程度,且不同监测项目的影响因素存在一定差异;同时,预测结果的相对误差均小于2%,说明优化RBF神经网络的预测精度较高,可靠性强,适用于隧道变形预测。