通过智能化的模式对浅埋隧道围岩变形进行时间序列预测研究,利用改进PSO算法优化BP神经网络参数的方法,用于预测浅埋隧道围岩变形数值。采用改进PSO-BP神经网络构建了海天堡浅埋隧道的拱顶沉降和周边收敛预测模型,使用主成分分析方法选取影响围岩变形的关键因素作为影响因子输入。通过对实验结果的比较和分析,实验结果显示改进PSO-BPNN算法的优越性。
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