复杂地质条件下盾构掘进参数预测分析

作者：马辰钢

来源：工程机械与维修, 2021, (05): 24-25.

• 神经网络
• 粒子群算法
• 复杂地质
• 盾构参数预测模型
• 误差

将粒子群算法和BP神经网络相结合,构建PSO-BP神经网络盾构参数预测模型,可将盾构参数预测值与实际值的相对误差控制在10%以内,能够在前期盾构施工参数基础上,对后续盾构施工参数做出很好的预判,可为指导后续盾构施工提供帮助。

• 单位
  中铁十八局集团第五工程有限公司