隧道围岩压力的神经网络时间序列分析 (2008年)

围岩压力是隧道开挖后重要的反馈信息之一，受不确定性因素影响，围岩压力监测数据是一个不平稳的时间序列，包括趋势项和随机项。采用BP网络对不平稳时间序列进行数据拟合，处理趋势部分，利用ARMA模型处理随机部分。结合累进算法，对浙江某新建隧道围岩压力进行时间序列预测。结果表明该方法具有较高的预测精度，最大相对误差为3.73%，能够应用于工程实际当中。