基于神经模糊推理系统的盾构施工地表沉降预测
100 积分
50
评分
4.6 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 403KB
- 页数 7P
- 阅读 83
- 下载 23
盾构隧道施工引起的地表沉降,主要受盾构掘进参数和地层条件的影响,且各参数间关系复杂.已有地表沉降预测方法大都没有直接考虑掘进参数的影响,难以满足盾构快速施工超前预测预报和环境影响控制的需求.自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种基于神经网络的模糊类智能模型,通过减法聚类数据细分技术自动生成模糊规则,使网络的节点和权值具有明确的物理意义,集成了神经网络数据自适应能力和模糊系统知识表达性能,特别适合于多元非线性系统的预测预报.结合北京地铁14号线东风北桥站至京顺路站区段工程实测数据,选取埋深、洞顶覆土标贯值、土仓压力、推进速度、刀盘转速、扭矩、盾构推力,以及同步注浆量为输入变量,建立了地表最大沉降量预测模型.计算结果表明,该模型计算量小,泛化能力强,计算精度高.研究成果为盾构施工地表沉降预测预报提供了新的技术方案.
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于神经模糊推理系统的盾构施工地表沉降预测 1.1MB
基于神经模糊推理系统的盾构施工地表沉降预测 403KB
基于随机过程的盾构施工地表沉降仿真 292KB
基于RS-SVR的上软下硬地层盾构施工地表沉降预测 1.5MB
基于排土量与注浆量的盾构施工地表沉降预测 1.1MB
基于小波神经网络的地铁盾构施工地表沉降预测研究 145KB
地铁隧道盾构施工地表沉降的预测分析 431KB
砂卵石地层盾构施工地表沉降预测与控制 191KB
盾构施工引起地表沉降的BP神经网络预测 492KB
隧道盾构施工地表沉降规律模拟研究 1.5MB