基于神经模糊推理系统的盾构施工地表沉降预测
李兴春1
李兴高2
1.北京交通大学机械与电子控制工程学院,北京100044;五邑大学信息工程学院,广东江门5290202.北京交通大学土木建筑工程学院,北京,100044
摘要：盾构隧道施工引起的地表沉降,主要受盾构掘进参数和地层条件的影响,且各参数间关系复杂.已有地表沉降预测方法大都没有直接考虑掘进参数的影响,难以满足盾构快速施工超前预测预报和环境影响控制的需求.自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种基于神经网络的模糊类智能模型,通过减法聚类数据细分技术自动生成模糊规则,使网络的节点和权值具有明确的物理意义,集成了神经网络数据自适应能力和模糊系统知识表达性能,特别适合于多元非线性系统的预测预报.结合北京地铁14号线东风北桥站至京顺路站区段工程实测数据,选取埋深、洞顶覆土标贯值、土仓压力、推进速度、刀盘转速、扭矩、盾构推力,以及同步注浆量为输入变量,建立了地表最大沉降量预测模型.计算结果表明,该模型计算量小,泛化能力强,计算精度高.研究成果为盾构施工地表沉降预测预报提供了新的技术方案.
关键词：盾构隧道地表沉降神经模糊推理系统减法聚类预测模型
分类号：U455.43(隧道工程)TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2018-01-01
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( 18-24 )
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