【摘 要】
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本文运用人工神经网络(ANN),预测土压平衡盾构掘进过程中引起的地表最大沉降.依托长沙地铁4号线项目,收集到39个断面的地质参数、掘进参数和地表沉降参数.提出了一种量化地质
【机 构】
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建筑安全与节能教育部重点实验室,湖南长沙410082;湖南大学土木工程学院,湖南长沙410082
【出 处】
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中国土木工程学会2018年学术年会
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本文运用人工神经网络(ANN),预测土压平衡盾构掘进过程中引起的地表最大沉降.依托长沙地铁4号线项目,收集到39个断面的地质参数、掘进参数和地表沉降参数.提出了一种量化地质参数的方法,利用人工神经网络非线性拟合能力,综合考虑地层与盾构机掘进过程中的相互耦合关系.研究结果表明,本文预测的地表最大沉降平均绝对误差(MAE)为2.1mm,均方根误差(RMSE)为2.4mm,训练好的神经网络模型能在短时间内预测出整条线路的最大沉降值.
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