本文主要探讨了基于BP神经网络对隧道围岩变形的预测方法，这是一种利用深度学习技术进行数据建模的专业指导。在隧道施工过程中，预测围岩变形对于实现信息化施工管理和确保施工安全至关重要。传统的预测方法难以揭示复杂的变形规律，而BP神经网络因其强大的非线性拟合能力和自适应性成为解决这一问题的有效工具。
BP神经网络是一种反向传播算法的多层前馈神经网络，通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收来自监控量测的数据，如拱顶下沉和周边收敛，隐藏层执行非线性转换，将输入映射到输出，而输出层则给出预测的变形结果。网络通过不断调整权重来减小实际输出与期望输出的误差，这一过程由反向传播算法驱动，它根据误差梯度调整权重，使得网络能够学习并记忆输入数据的内在规律。
在建立BP神经网络模型时，首先需要定义节点的输出模型，包括隐藏层节点和输出层节点的输出公式，通常采用非线性激活函数，如S型函数，以实现非线性变换。S型函数可以将输入值映射到(0,1)区间，便于网络处理。接着，通过误差计算模型评估网络性能，如均方误差函数，衡量实际输出与期望输出的差距。通过反向传播的自学习模型，网络不断更新权重，以减少误差，达到预期的预测精度。
文章以云南省上鹤高速公路军马场隧道为例，基于实测数据编制了BP神经网络预测程序，并在Matlab环境下运行。对比分析实际监测值和预测值，验证了该模型在隧道围岩变形预测中的适用性和准确性，证明了神经网络方法在隧道工程中的工程意义。
BP神经网络为隧道围岩变形预测提供了一种有效的方法，它可以处理复杂的非线性关系，揭示围岩变形的内在规律，为隧道施工的安全监控和决策提供了有力支持。随着深度学习技术的不断发展，这种预测方法有望在未来的隧道工程中发挥更大的作用。
