【摘 要】
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为了实现地铁隧道沉降的准确预测,针对传统方法和常用智能方法预测精度不高、适用性不强等问题,建立基于改进粒子群和广义回归神经网络的隧道沉降预测模型。模型引入随机变异
【机 构】
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中交二公局第三工程有限公司,中南林业科技大学商学院
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为了实现地铁隧道沉降的准确预测,针对传统方法和常用智能方法预测精度不高、适用性不强等问题,建立基于改进粒子群和广义回归神经网络的隧道沉降预测模型。模型引入随机变异因子以克服粒子群算法早熟收敛和后期搜索效率不高的缺陷。通过与GRNN、普通PSO-GRNN和PSO-BP模型进行对比,验证了改进算法的有效性和所建模型的优越性。以长沙地铁隧道为例进行沉降预测发现：预测值与实测值相差1.04 mm,相对误差为4.05%,预测精度高,满足工程需要。
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