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隧道围岩变形的非线性自回归时间序列预测方法研究
被引量:
13
1
作者
文明
张顶立
+3 位作者
房倩
齐俊
方黄城
陈文博
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期1-7,共7页
针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态...
针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态特性上更加符合实际系统,可以非线性动态地考虑隧道施工全过程.运用该模型对史家山2号隧道施工过程中的围岩水平收敛和地表变形进行预测.结果表明:1)非线性自回归预测模型比传统的ARMA预测模型的预测精度高、适应性好;2)通过多次预测并对结果取平均值,可以保证非线性自回归预测模型预测结果的预测精度和稳健性;3)通过优化动态施工影响因子的取值方法,可以进一步提高NARXNN时间序列预测模型的预测精度.
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关键词
公路隧道
时间序列模型
非线性自回归神经网络
动态
施工
影响
因子
围岩变形预测
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职称材料
题名
隧道围岩变形的非线性自回归时间序列预测方法研究
被引量:
13
1
作者
文明
张顶立
房倩
齐俊
方黄城
陈文博
机构
北京交通大学城市地下工程教育部重点实验室
中国中铁工程设计咨询集团有限公司
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期1-7,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2016YJS116)
国家自然科学基金(U1234210)~~
文摘
针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态特性上更加符合实际系统,可以非线性动态地考虑隧道施工全过程.运用该模型对史家山2号隧道施工过程中的围岩水平收敛和地表变形进行预测.结果表明:1)非线性自回归预测模型比传统的ARMA预测模型的预测精度高、适应性好;2)通过多次预测并对结果取平均值,可以保证非线性自回归预测模型预测结果的预测精度和稳健性;3)通过优化动态施工影响因子的取值方法,可以进一步提高NARXNN时间序列预测模型的预测精度.
关键词
公路隧道
时间序列模型
非线性自回归神经网络
动态
施工
影响
因子
围岩变形预测
Keywords
highway tunnel
time series model
nonlinear auto regressive neural network
dynamic construction impact factors
surrounding rock deformation prediction
分类号
U451.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
TP183 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
隧道围岩变形的非线性自回归时间序列预测方法研究
文明
张顶立
房倩
齐俊
方黄城
陈文博
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
13
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