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| 基于FOA-GRNN的软岩隧道围岩变形预测模型 | |
| 摘 要： | 为解决隧道围岩变形中的非线性问题,实现对软岩隧道变形发展趋势和稳定性的判断,建立了基于果蝇算法改进的广义回归神经网络隧道围岩变形预测模型。利用广义回归神经网络较好的非线性映射能力,对软岩隧道的拱顶沉降和水平收敛进行预测。由于GRNN的预测效果受光滑因子的影响,因此采用果蝇算法对光滑因子进行寻优,改善了GRNN预测模型确定参数时人为因素的影响,有效的提高了模型的预测精度和适用性。以玉磨隧道工程为例,通过对现场监测变形数据的训练,得到了隧道围岩变形预测结果,验证了FOA-GRNN预测模型能高效准确地对隧道围岩变形进行预测,可以为类似的工程提供一种新的途径。 |
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