隧道围岩变形的非线性自回归时间序列预测方法研究
文明1
张顶立1
房倩1
齐俊2
方黄城1
陈文博1
1.北京交通大学城市地下工程教育部重点实验室,北京,1000442.中国中铁工程设计咨询集团有限公司,北京,100055
摘要：针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态特性上更加符合实际系统,可以非线性动态地考虑隧道施工全过程.运用该模型对史家山2号隧道施工过程中的围岩水平收敛和地表变形进行预测.结果表明:1)非线性自回归预测模型比传统的ARMA预测模型的预测精度高、适应性好;2)通过多次预测并对结果取平均值,可以保证非线性自回归预测模型预测结果的预测精度和稳健性;3)通过优化动态施工影响因子的取值方法,可以进一步提高NARXNN时间序列预测模型的预测精度.
关键词：公路隧道时间序列模型非线性自回归神经网络动态施工影响因子围岩变形预测
分类号：U451.2(隧道工程)TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1-7 )
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