基于BP神经网络和R_S分析的隧道仰坡沉降变形预报预测.pdf

【摘要】中提到的这篇论文主要探讨了如何利用BP神经网络和R/S分析来预测隧道仰坡的沉降变形，这是隧道工程中的一个重要问题。由于隧道入口处常常存在软弱岩体或浮土，导致稳定性较差，因此地表位移监测成为评估隧道稳定性的关键。通过对仰坡沉降变形的预测，可以提前预知潜在的风险，为工程安全提供保障。 BP神经网络是一种常用的前馈神经网络，特别适合处理非线性问题。在本文中，它被用来模拟和预测仰坡沉降变形的过程。通过训练BP神经网络，可以建立输入（如地质条件、施工参数等）与输出（即沉降变形量）之间的关系模型。作者首先验证了BP神经网络在预测仰坡沉降中的可行性，然后利用该网络扩大监测样本，提高预测的准确性和可靠性。 R/S分析，也称为重标极差分析，是一种用于研究时间序列长期记忆性的统计方法。在本研究中，作者利用R/S分析对新的监测样本进行处理，得到了隧道仰坡沉降与时间序列以及变形速率与时间序列的Hurst指数。Hurst指数可以反映序列的自相似性，即未来的趋势是否会持续。当Hurst指数接近0.5时，表示序列具有随机性；如果大于0.5，则表示序列具有长期正相关性，即沉降可能持续；小于0.5则表明长期负相关，意味着沉降可能会减缓。 结合BP神经网络的预测结果和R/S分析的Hurst指数，可以更全面地理解隧道仰坡沉降变形的趋势，从而为判断仰坡稳定性及采取相应的治理措施提供科学依据。这对于预防和控制隧道工程中的地质灾害，确保工程安全和降低经济损失具有重要意义。 总结来说，这篇论文的核心是运用BP神经网络进行非线性预测，以及通过R/S分析获取时间序列的长期行为特征，这两者结合为隧道仰坡沉降变形的预测提供了有效工具。这种综合方法不仅可以帮助工程师提前预估风险，还能为制定施工方案和应急计划提供决策支持。