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神经网络技术在隧道围岩变形预测中的应用 被引量:2

The application of neural network technology in the forecast of tunnel wall rock deformation
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摘要 详细地介绍了基于遗传算法改进的BP神经网络,根据围岩变形量的时序变化特性,对上马基隧道围岩变形进行了进化神经网络预测,得出了用GA-BP神经网络建立的模型分析方法是隧道变形预测中的可行、简易、有效的方法的结论。 The article introduces BP neural network improved based on genetic algorithm, carries out evolutionary neural network forecast on wall reck deformation in Shangmaji tunnel according to time-interval changing characteristics of wall reck deformation, and draws a conclusion that the model analysis method build by GA-BP neural network is a feasible, simple and effective method in tunnel deformation forecast.
机构地区 重庆交通大学
出处 《山西建筑》 2008年第4期364-365,共2页 Shanxi Architecture
关键词 隧道 遗传算法 围岩变形 神经网络 tunnel, genetic algorithm, wall reck deformation, neural network
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