基于BP神经网络的大跨软岩隧道地表沉降预测.pdf

与提到的是基于BP神经网络的大跨软岩隧道地表沉降预测的研究，这是一个利用机器学习中的神经网络技术来预测隧道施工过程中地表下沉情况的工程问题。进一步强调了涉及的技术领域，包括神经网络、深度学习、机器学习和数据建模，这些都是现代数据分析和预测中的关键工具。 BP（Backpropagation）神经网络是一种常用的监督学习模型，用于解决非线性复杂问题的预测。在本文中，BP神经网络被用来预测大跨软岩隧道施工引起的地表沉降，这是由于隧道开挖会导致周围地质结构发生变化，从而影响地表稳定。通过收集金盆湾隧道的地表沉降监测数据，研究人员建立了一个BP神经网络模型，以分析不同样本下的预测精度，并确定预测结果与监测数据准确性、预测长度以及隧道施工方案的关系。 在隧道建设中，地表沉降的预测至关重要，因为它可以提前预警潜在的安全风险，帮助优化施工方案。传统的监测方法只能反映已经发生的变形，而不能预测未来的变形趋势。BP神经网络因其强大的非线性拟合能力和预测能力，成为解决这一问题的有效工具。文献中提到了其他研究者也运用类似方法，如周志广等人将其应用于地铁隧道地面沉降预测，杨茜使用改进的BP神经网络预测隧道长期沉降，冯宝俊等人结合ANSYS有限元软件进行隧道拱顶沉降预测，龙浩等人则将BP神经网络与马尔科夫链模型结合，用于公路隧道的沉降预测。 文章详细描述了BP神经网络的拓扑结构，包括输入层、输出层和至少一层隐藏层。算法步骤包括网络初始化、样本选取、计算隐含层神经元的输入和输出等，这些步骤展示了如何通过调整权重和阈值来训练网络以达到预期的预测效果。 这项研究通过BP神经网络模型，为大跨软岩隧道的地表沉降提供了科学的预测方法，有助于提高施工安全性和效率。随着数据建模和机器学习技术的进步，未来可能会有更先进的预测模型出现，进一步提升预测的精确度和可靠性。