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盾构施工引起的地表沉降量的预测与评价具有很强的随机性和不确定性,用常规的数学模型难以准确表达。本文采用因子分析法对影响盾构施工引起地表沉降的9个因素进行了主因子的提取,得到4个主因子。以此数据集对BP神经网络进行训练,并用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行了优化,建立了基于因子分析的LM-BP神经网络预测模型。结合工程实例将预测结果与LM-BP神经网络模型的预测结果进行比较分析,表明本预测模型具有较高的准确性,符合实际工程的需要。 相似文献
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BP神经网络在化探数据分类中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
BP神经网络作为一种具有高度非线性映射能力的计算模型,具有优良的非线性逼近能力,在化探数据处理、矿产资源潜力评价等地学应用中,很多问题正是具有高度的非线性的。BP网络可自动模拟各种成矿因素之间的自然关系,进行全局优化搜索,减少人为干预,提高资源预测的准确率。BP网络具有简单易行、并行性强等特点,目前仍是多层前向网络的首选算法。以新疆东天山的化探数据对BP神经网络进行测试,分别以东天山地区的典型金矿、典型铜矿做矿床规模和类型的分类。测试结果表明,改进的BP神经网络收敛速度快,具有较高的学习效率,可以很好地对化探数据进行分类。 相似文献
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盾构隧道开挖面稳定的可靠度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前,盾构隧道开挖面稳定性评价方法均是确定性方法。为了考虑土体参数的变异性,提出用可靠方法来评价其稳定程度。采用数值模拟方法,研究了隧道开挖面极限支护压力。基于BP神经网络预测大量给定地层参数工况下的开挖面极限支护压力,对其进行统计,得其概率分布特征。在理论分析的基础上,结合工程实际,探讨了盾构施工土压力的确定原理。建立了隧道开挖面稳定的极限状态方程,对其进行了可靠度分析。该研究除能够科学、合理地评价开挖面的稳定程度外,对于盾构施工过程中合理地设定开挖面支护压力也具有一定的参考作用。 相似文献
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电路系统在工业控制中起着极其重要的应用,随着电路越来越复杂,电路各节点间的关系呈现非线性关系,若节点发生故障,如何确定故障发生在何处成为一大难题。利用RBF（radical basis function）神经网络可以快速逼近任意非线性函数及良好分类能力的特点,来实现对电路系统的故障分类。通过RBF与BP方法的比较及实例分析可得出结论,RBF可以很精确地确定电路中的故障来源,在对电路故障诊断能力方面具有较多的优越性。 相似文献
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高密度电法技术在煤矿地质灾害勘探中发挥着重要的作用。近年来,以BP（Backpropagation）神经网络为代表的一类非线性反演方法被广泛运用到高密度电法的反演中。针对BP神经网络方法在高密度电法反演中存在的易陷入局部极小、收敛缓慢、反演精度差等问题,将BP神经网络算法与遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA算法）联合演算,实现高密度电法的二维非线性反演。通过典型地电模型对该方法进行验证,结果表明遗传算法能有效优化BP神经网络的权值和阈值,提高了算法的全局寻优性。 相似文献
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The present study evaluates the predictive accuracy of the feed forward backpropagation artificial neural network (BP) in evapotranspiration forecasting from temperature data basis in Dédougou region located in western Burkina Faso, sub-Saharan Africa. BP accuracy is compared to the conventional Blaney–Criddle (BCR) and Reference Model developed for Burkina Faso (RMBF) by referring to the FAO56 Penman–Monteith (PM) as the standard method. Statistically, the models’ accuracies were evaluated with the goodness-of-fit measures of root mean square error, mean absolute error and coefficient of determination between their estimated and PM observed values. From the statistical results, BP shows similar contour trends to PM, and performs better than the conventional methods in reference evapotranspiration (ET_ref) forecasting in the region. In poor data situation, BP based only on temperature data is much more preferred than the other alternative methods for ET_ref forecasting. Furthermore, it is noted that the BP network computing technique accuracy improves significantly with the addition of wind velocity into the network input set. Therefore, in the region, wind velocity is recommended to be incorporated into the BP model for high accuracy management purpose of irrigation water, which relies on accurate values of ET_ref. 相似文献
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盾构隧道和矿山法隧道的施工,对围岩扰动的形式和程度不同;并行近接情况下,对彼此的扰动也将不同。以南宁轨道交通地铁1号线百佛区间的盾构-矿山法隧道小净距并行施工为研究对象,根据实际施工进度情况建立监测分析系统,分析了盾构-矿山法施工在竖直和水平方向位移的相互扰动。盾构法隧道后行,盾构的挤推作用,导致先行矿山法隧道拱顶上升、净空收缩;盾构弱化围岩和盾构沉降影响区的作用,导致先行矿山法隧道拱顶下沉、净空扩容。矿山法隧道后行,矿山法隧道侧向卸荷作用,导致先行盾构隧道管片产生管片隆起和净空扩容。研究成果揭示了小净距并行施工时,盾构隧道-矿山法隧道相互间的扰动规律;可以为类似小净距并行隧道施工顺序的选择,及相应辅助施工措施的采用,提供技术支撑。 相似文献
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提出了一些新的实时诊断和钻压优化模型建模方法———神经网络法,它们可以克服传统方法需要建立数学模型的缺陷,满足钻进过程控制对实时性的要求。给出了利用反向传播神经网络（ＢＰ网络） 进行实时诊断和建立钻压优化模型的方法。实际应用和计算机仿真研究表明：采用这些新方法可以实时地实现钻进过程的事故诊断,建立的模型不但能够满足自动送钻实时优化钻压的要求,而且也可以用于离线的钻压参数优选 相似文献
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地表沉降监测是盾构信息化施工的重要组成部分,对优化盾构施工参数,保证施工安全具有十分重要的意义。为了及时共享和反馈监测成果,提高监测信息管理与数据分析的效率,采用Microsoft Visual Studio .Net编程技术和MySQL数据库开发了沉降自动化监测及数据移动发布系统,实现了24 h监测数据的自动化采集、分析和移动端推送,并将该系统应用于南宁轨道交通1号线盾构隧道下穿南宁火车站铁路股道及站房工程,获得盾构推进过程中的地表沉降及火车轨道沉降的变化规律。通过监测数据和分析成果的及时反馈,优化了盾构机施工参数,有效保证了盾构掘进和周边环境的安全。 相似文献
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在地震地质背景研究的基础上,运用神经网络理论中改进的BP算法对三峡水库诱发地震强度进行了预测研究。预测结果表明,秭归盆地高桥断裂近库段有可能诱发Ms>6.0级的地震,可能诱发4.5相似文献
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FORECAST OF PREFERRED FAULT BASED ON NEURAL NETWORK 总被引：10，自引：2，他引：8
基于优势面区域稳定性评价理论和人工神经网络 (ANN)的原理和方法 ,探讨了基于 ANN的优势断裂预报神经网络算法及模型 ,并结合实例检验表明应用反传 (BP)神经网络模型判定优势断裂的新方法是有效的 ,且取得了理想的结果。 相似文献
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小波神经网络在基桩动测信号处理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于小波变换的时频局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性，将小波变换和人工神经网络的优点结合起来，从基桩动测信号二进小波变换的频域中提取特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，进而实现基桩缺陷的诊断。数值模拟试验显示了该方法的合理性，在此基础上进行了工程桩的现场试验研究，结果表明训练成功的神经网络可以作为智能分类器对基桩常见缺陷进行识别和诊断。 相似文献
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在富水软岩地层中进行盾构掘进施工过程时,围岩应力状态会发生变化。准确掌握其变化规律,有利于采取合适的处置方法,避免发生斜井垮塌涌水和卡盾抱箍等工程事故。以往研究一般只考虑盾构、斜井和软岩中的一个或两个条件,也未对有无渗流两种工况进行对比,并较少涉及不同埋深条件下坡度的影响。文章采用有限元计算模型研究盾构在富水软弱地层中掘进过程中围岩的力学特性,通过选择若干观测断面进行监测,得出软岩整体呈现“横鸭蛋式”椭圆形变化趋势,且顶部比两侧和底部更容易受到施工扰动,在渗流条件下该趋势得到加强;设定5种埋深和5种斜井坡度条件,模拟盾构在掘进过程中不同条件下顶部和侧向监测点的位移,结果显示:盾构洞周拱顶竖向位移一般大于两侧水平位移;当斜井纵坡坡度<4°时,盾构顶部监测点竖向位移与侧向监测点水平位移相差较小,但均随斜井埋深的增大而增大;坡度超过4°后,盾构掘进引起的顶部竖向位移与侧向水平位移间差值随着埋深的增加而逐渐增大。 相似文献