摘要
地下硐室开挖过程中 ,硐周位移及其变化规律比较容易获得并起着十分重要的作用 ,不仅可以作为检验施工设计的依据 ,而且可以预测预报围岩的稳定性和调整开挖方式、支护设计等 ,从而指导施工 .根据现场监测的数据 ,利用建立的遗传神经网络模型 ,分析了原始数据 ,对观测数据进行学习 ,预测下步施工位移变形量 ,从而为施工方法及时调整和支护方案优选提供参考 .工程实例分析表明 ,该方法预测精度高、实用性广、简单易行 .
The displacements and its movements is very important and easy to get in the site, analysising the problem in applying contraction ways to study the construction sequence for big cavern and instability. On the basis of the observed, a new genetic neural network method for displacement in big cavern is proposed to forecast the moving displacements, a GA NN for the displacement is introuduced, its example is given, and the results are satisfactory. This method is good in precast precision, used widely, convienient.
出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第1期45-48,共4页
Journal of China Coal Society
基金
中国博士后科学基金
