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基于BP神经网络的盾构施工隧道的全变形预测方法及系统

摘要

本公开提供了基于BP神经网络的盾构施工隧道的全变形预测方法及系统。该全变形预测方法,包括获取候选全变形预测指标对应的历史数据及相应管片变形量;采用层次分析法计算候选全变形预测指标的主观权重,采用粗糙集理论计算候选全变形预测指标的客观权重,根据主观权重和客观权重的差异程度来计算候选全变形预测指标的组合权重;筛选大于或等于预设阈值的组合权重所对应的候选全变形预测指标作为全变形预测指标;利用各个全变形预测指标对应的历史数据与相应组合权重相乘,得到BP神经网络的训练样本数据,训练BP神经网络;获取全变形预测指标对应的实时数据,将获取的实时数据与相应组合权重相乘后输入至训练完成的BP神经网络中,输出管片变形量。

著录项

  • 公开/公告号CN110442979A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东大学;

    申请/专利号CN201910730664.6

  • 申请日2019-08-08

  • 分类号G06F17/50(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);E21D9/06(20060101);E21D11/08(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人张庆骞

  • 地址 250061山东省济南市历下区经十路17923号

  • 入库时间 2024-02-19 15:35:03

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190808

    实质审查的生效

  • 2019-11-12

    公开

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