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小波神经网络在隧道围岩位移预测中的研究

Research on wavelet neural network used in tunnel surrounding rock displacement prediction
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摘要 对张杖子隧道围岩拱顶下降位移数据进行了预测分析,经过研究表明,小波神经网络具有较高的预测精度,能够较好的揭示围岩位移的变化规律,为合理判断隧道围岩的稳定性提供可靠的理论依据。 Carries out the prediction analysis based on Zhangzhangzi tunnel surrounding rock vault displacement data. The research result shows that: wavelet neural network has higher prediction accuracy, can better demonstrate surrounding rock displacement law, can provided reliable theoretical basis for rationally telling tunnel surrounding rock stability and guiding construction.
出处 《山西建筑》 2013年第7期167-169,共3页 Shanxi Architecture
关键词 小波神经网络 隧道围岩 拱顶位移 滚动预测 wavelet neural network tunnel surrounding rock vault displacement rolling prediction
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