基于非线性分析的隧道围岩变形研究

应用GM(1,1)与RBF两者去预测信息,并结合非线性预测模型中的变形数据,用其与某围岩变形的结果同简单平均定权组合、最优线性组合相对比,通过神经网络将单项模型在组合模型中所占有比重运算出来。结果显示:此模型预测隧道围岩发生变形,结果相对于传统定权方式预测结果更加可靠,精度上有比较显著的提升,在实际应用中凸显了不错的工程和实践价值。