BP神经网络在隧道基坑工程中的实际运用
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国家科技支撑计划项目(2013BAE09B01);江西省科技支撑计划重大项目(20142BBG70027)


Practical application of BP neural network in tunnel excavation engineering
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    摘要:

    依据昆明轨道交通三号线东标段二工区省博物馆站在施工过程中基坑开挖所产生的深层水平位移问题,基于MATLAB神经网络工具箱仿真并建立BP神经网络模型,预测位移曲线可以通过输入已知数据建立。在实际工程中对该模型的合理性进行检测,实测数据表明,此BP神经网络模型对于深层水平位移问题有很好的预测能力。

    Abstract:

    Aiming at deep horizontal displacement problem in the process of excavation construction of the second District Provincial Museum Station in 3 east section of Kunming Rail Transit Line, this paper sets up the displacement prediction curve on basis of MATLAB simulation and the establishment of BP neural network model through the input displacement data. The experimental data shows that the BP neural network model has good predictive power for the deep horizontal displacement. This method provides a new technical means for the displacement control of underground engineering.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

丁杨. BP神经网络在隧道基坑工程中的实际运用[J].河北工程大学自然版,2016,33(2):30-33

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  • 收稿日期:2015-12-23
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  • 在线发布日期: 2016-06-29
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