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隧道围岩变形预测模型的优化与应用
引用本文:陈永雄,吴小萍,郜成成,雷坚,刘国龙,成伟光. 隧道围岩变形预测模型的优化与应用[J]. 铁道科学与工程学报, 2019, 16(2): 426-434
作者姓名:陈永雄  吴小萍  郜成成  雷坚  刘国龙  成伟光
作者单位:中南大学 土木工程学院,湖南 长沙 410075;湖南交通职业技术学院 路桥工程学院,湖南 长沙 410132;中南大学 土木工程学院,湖南 长沙 410075;伦敦大学学院 交通研究中心,英国 伦敦 WC1E6B;中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北 武汉,430063;中南大学 土木工程学院,湖南 长沙,410075
基金项目:中国铁路总公司科技研究开发计划;湖南省交通科技资助项目
摘    要:为了克服回归分析法在隧道施工监测数据分析中预测模型的不足,利用多目标加权灰色局势决策法对回归模型的多个评价指标进行整合量化,得到综合效果测度和优选回归预测模型。基于已优选的回归模型与模糊自适应变权重组合预测法建立最优非线性组合预测模型,将组合模型与优选模型进行效果测度对比,并基于该算法编制"智能监测—模型优化—信息反馈"系统。结合麻栗垭隧道工程,对组合模型和单项模型进行分析,预测拱顶沉降值。研究结果表明:以残差与后验差为评判标准,实时构建的最优组合预测模型的平均相对误差绝对值为4%,方差为6.5,后验差比值为0.34,小误差概率为1,更能对隧道施工过程围岩变形进行有效的预测和反馈。

关 键 词:隧道变形监测  回归模型  灰色局势决策  模糊自适应变权重组合  组合预测

Optimization and application of prediction method of tunnel surrounding rock deformation
CHEN Yongxiong,WU Xiaoping,GAO Chengcheng,LEI Jian,LIU Guolong,CHENG Weiguang. Optimization and application of prediction method of tunnel surrounding rock deformation[J]. Journal of Railway Science and Engineering, 2019, 16(2): 426-434
Authors:CHEN Yongxiong  WU Xiaoping  GAO Chengcheng  LEI Jian  LIU Guolong  CHENG Weiguang
Affiliation:(School of Civil Engineering, Central South University, Changsha 410075, China;Centre for Transport Studies, University of London, London WC1E6BT, U.K.;China Railway Siyuan Survey and Design Group Co., Ltd, Wuhan 430063, China;Hunan Communication Polytechnic, Changsha 410132, China)
Abstract:CHEN Yongxiong;WU Xiaoping;GAO Chengcheng;LEI Jian;LIU Guolong;CHENG Weiguang(School of Civil Engineering, Central South University, Changsha 410075, China;Centre for Transport Studies, University of London, London WC1E6BT, U.K.;China Railway Siyuan Survey and Design Group Co., Ltd, Wuhan 430063, China;Hunan Communication Polytechnic, Changsha 410132, China)
Keywords:tunnel deformation monitoring  regression model  GSD  FAVWC  combining forecasts
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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