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基于ABC-BP神经网络的地铁盾构地表沉降预测

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为研究地层参数和盾构掘进参数与地表沉降的非线性关联性,依托南京地铁6号线盾构区间,采用人工蜂群算法ABC优化BP神经网络,建立可预测地表沉降的ABC-BP神经网络模型.连续3个断面地表沉降预测结果表明:ABC-BP神经网络的预测精度和预测稳定性优于BP神经网络,且预测值与实测值一致;ABC-BP神经网络可较为准确地反映盾构机接近监测断面过程中的地表变形演变规律,最终实现地表变形控制的目的.提出了 ABC-BP神经网络现场应用思路,构建了地层-掘进参数-沉降的关系,进而通过地层参数直接实现对盾构掘进参数和地表变形控制.
Prediction of ground settlement of subway shield based on ABC-BP neural network

ground settlementearth pressure balance shieldartificial bee colony algorithmBP neural network

朱诚、王昭敏、隆锋、李福东、丰土根、张箭

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河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,江苏南京 210098

中交第二公路勘察设计研究院有限公司,湖北武汉 430058

中交隧道工程局有限公司,北京 100102

中交二公局第四工程有限公司,河南洛阳 471013

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地表沉降 土压平衡盾构 人工蜂群算法 BP神经网络

国家自然科学基金

52178386

2023

10.3876/j.issn.1000-1980.2023.04.010

河海大学学报(自然科学版)
河海大学

河海大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.803
ISSN：1000-1980
年,卷(期)：2023.51(4)
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