【摘 要】
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该文首先介绍了几种常常采用的隧道围岩变形预测与安全预报模型,并分析了这几种预测预报模型的优缺点.发现背景值的构造方式是影响灰色模型预测精度和必须采取等时间间隔数据
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该文首先介绍了几种常常采用的隧道围岩变形预测与安全预报模型,并分析了这几种预测预报模型的优缺点.发现背景值的构造方式是影响灰色模型预测精度和必须采取等时间间隔数据的主要原因;在此基础上,作者提出了用曲线面积积分的方法代替用均值构造背景值的原始方法,并根据灰色模型对后期新加入的因素反应敏感的特性,提出了适合任何时间间隔数据列的新息灰色优化模型,解决了灰色模型近中期预测精度较高,远期预测能力差的难题;对一般的人工神经网络模型进行了附加冲量法、变步长算法、双极性S型压缩函数法、遗忘因子法等改进,提高了网络的网络收敛的速度、预测的精度和自适应性.提出利用加速度特征参数法代替原有的最大容许位移值或最大容许位移速度的状态识别法.在此基础上,作者建立了选择灰色优化模型和人工神经网络模型的判断条件,提出了其联合预测预报模型.
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