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改进遗传——神经网络在隧道变形预测预警中的应用研究
| 论文题名： | 改进遗传——神经网络在隧道变形预测预警中的应用研究 |
| 关键词： | 遗传算法;神经网络;围岩位移;变形预测;预警 |
| 摘要： | 本文以钦州至崇左高速公路的四方山隧道为依托,以VC++平台自编了相关预测程序,对四方山隧道围岩的变形进行预测研究,并将研究成果应用到四方山隧道工程围岩变形的预测预警中。 本文针对遗传算法进化效率低的缺陷,采用非均匀变异率和调整遗传操作步骤的方法,对遗传算法进行了改进,并将改进算法与BP人工神经网络结合,建立了神经网络结合改进遗传算法的预测模型。基于VC++平台,分别编写了神经网络结合未改进遗传算法预测模型的程序和神经网络结合改进遗传算法预测模型的程序。 利用四方山隧道变形的监测数据,分别采用两种预测模型对隧道拱顶变形进行了预测。两种预测模型的训练过程和预测结果对比分析表明,改进算法预测模型在训练过程的进化效率明显高于未改进算法的进化效率,基于改进算法建立的预测模型的预测结果精度高于未改进算法建立的预测模型的预测结果精度。基于改进算法建立的预测模型可以满足工程实际的需要,将改进算法建立的预测模型应用到四方山隧道安全稳定评判系统中,对围岩的稳定性做出分析评判,做出预警,为安全施工管理决策提供依据。 |
| 作者： | 师庆峰 |
| 专业： | 岩土工程 |
| 导师： | 许英姿 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 广西大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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