【摘 要】
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为准确掌握片岩隧道变形规律,基于隧道变形监测结果,利用核极限学习机构建隧道变形初步预测模型,通过遗传算法和蚁群算法进行优化处理,以保证模型参数的最优性,采用混沌理论对预测误差进行修正处理,利用M-K分析判断隧道变形趋势,并将趋势判断结果与预测结果对比.结果表明:通过递进优化处理,能逐步提高预测精度,且预测结果的相对误差均值介于1.77％ ～1.83％,均小于2％,具有较高的预测精度;隧道变形虽呈增加趋势,但随时间增长其增长趋势逐渐减弱,总体趋于稳定方向发展.
【机 构】
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陕西铁路工程职业技术学院,陕西 渭南714000
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为准确掌握片岩隧道变形规律,基于隧道变形监测结果,利用核极限学习机构建隧道变形初步预测模型,通过遗传算法和蚁群算法进行优化处理,以保证模型参数的最优性,采用混沌理论对预测误差进行修正处理,利用M-K分析判断隧道变形趋势,并将趋势判断结果与预测结果对比.结果表明:通过递进优化处理,能逐步提高预测精度,且预测结果的相对误差均值介于1.77％ ～1.83％,均小于2％,具有较高的预测精度;隧道变形虽呈增加趋势,但随时间增长其增长趋势逐渐减弱,总体趋于稳定方向发展.
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