基于灰色理论与BP神经网络的隧道围岩变形预测

作者：唐林俊; 宁晓骏^*; 李杨; 杨东; 费建文

来源：工业安全与环保, 2021, 47(10): 88-93.

• 浅埋偏压隧道
• 围岩变形
• 灰色模型
• 神经网络

为了对隧道围岩变形的发展趋势作出有效判断,以重庆市城区某隧道为背景,采用GM(1,1)灰色模型和BP神经网络模型对隧道围岩变形进行预测,并进行对比分析。研究结果表明:灰色模型对波动性的数据预测效果不理想,但适合用于数据样本不足的情况;BP神经网络预测方法具有较高的学习能力,预测模型灵活可变,对围岩变形的发展趋势预测比较准确,但对数据样本的容量和代表性要求高;BP神经网络模型比灰色模型的预测精度更高。

• 单位
  昆明理工大学; 建筑工程学院