一种基于神经网络的盾构隧道管片上浮预测方法

摘要

本发明提出的基于神经网络的盾构隧道管片上浮预测方法利用现场的已有监测数据构建数据库，建BP神经网络，将部分数据库样本当做训练集，余下的数据库样本当做测试集，训练神经网络，再利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，建立高效的盾构施工管片上浮预测模型，获取待预测管片环的输入参数，即可预测管片最大上浮量。本发明能够准确预测盾构动态掘进过程中管片最大上浮量，真正指导盾构隧道现场施工，预测结果可靠。