在已有工作中,应用运用数理统计和回归分析的方法研究了复杂地层条件下盾构掘进参数之间的规律。分析表明,盾构掘进参数之间并不存在明显的规律性,基本呈现无规则分布。想进一步搞清刀盘转速、推进速度、刀盘扭矩、盾构机总推力、贯入度参数之间的关系,必须借助于更加科学方法。在本篇论文中,引入人工神经网络方法来对复杂地层条件下的盾构掘进参数数据进行分析处理。BP神经网络(Back propagation Neural Network)包含了神经网络理论中最精华的部分,由于其结构简单、可塑性强,在实际工程中得到了广泛的应用。应用具有人工智能的神经网络模型,通过样本学习和训练,建立起输入输出变量间的非线性关系,实现掘进参数的多维输入和多维输出。计算表明,应用BP神经网络对盾构掘进参数之间关系定量表达是完全可行的。特别是对于复杂地质条件下的盾构掘进,BP神经网络可对部分掘进参数进行有效预测。