【摘 要】
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隧道围岩具有高度的非线性变形特征,通过变形预测能有效判断隧道变形的发展趋势。首先以自适应GM（1,1）模型对隧道变形进行初步预测,且为保证自适应模型的参数为全局最优参数,提
【基金项目】
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陕西铁路工程职业技术学院科研项目（KY2016-02）
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隧道围岩具有高度的非线性变形特征,通过变形预测能有效判断隧道变形的发展趋势。首先以自适应GM（1,1）模型对隧道变形进行初步预测,且为保证自适应模型的参数为全局最优参数,提出以粒子群算法对模型参数进行优化;其次,以BP神经网络为基础,建立误差修正模型,旨在进一步提高预测精度。在此基础上,将该预测模型应用于2个工程实例中,结果表明：该预测模型在横向和纵向上的预测效果均较好,自适应能力和递推能力均较强,预测结果与实测值较为吻合,预测精度较高,能较好地反映隧道围岩的变形规律。该预测模型能较为有效地实现隧道围岩的
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