公路交通科技
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공로교통과기
JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT
2012年
1期
114-120,149
,共8页
高文华%朱建群%黄自永%邓修甫
高文華%硃建群%黃自永%鄧脩甫
고문화%주건군%황자영%산수보
隧道工程%围岩变形%灰色自适应模型%粒子群优化算法%动态预测
隧道工程%圍巖變形%灰色自適應模型%粒子群優化算法%動態預測
수도공정%위암변형%회색자괄응모형%입자군우화산법%동태예측
隧道围岩变形具有动态性、对时间和空间的敏感性及高度的非线性等特征.基于这些特性,探讨了隧道围岩变形动态预测灰色自适应GM(1,1)模型的建模思路及步骤.为确保参数为全局最优,提高模型的预测精度,提出采用粒子群优化算法(PSO)对模型参数进行智能辨识,并给出了参数智能辨识的方法和步骤.根据所建立的模型,编制了相应的计算程序.在此基础上,以贵州厦蓉高速公路某施工标段为工程实例,建立了隧道拱顶沉降及收敛位移预测分析的灰色自适应模型.算例分析表明,在数据较少的情况下,基于PSO参数智能辨识的灰色自适应模型的递推和跟踪能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道围岩变形动态预测较为有效的方法,可在实际工程中推广应用.
隧道圍巖變形具有動態性、對時間和空間的敏感性及高度的非線性等特徵.基于這些特性,探討瞭隧道圍巖變形動態預測灰色自適應GM(1,1)模型的建模思路及步驟.為確保參數為全跼最優,提高模型的預測精度,提齣採用粒子群優化算法(PSO)對模型參數進行智能辨識,併給齣瞭參數智能辨識的方法和步驟.根據所建立的模型,編製瞭相應的計算程序.在此基礎上,以貴州廈蓉高速公路某施工標段為工程實例,建立瞭隧道拱頂沉降及收斂位移預測分析的灰色自適應模型.算例分析錶明,在數據較少的情況下,基于PSO參數智能辨識的灰色自適應模型的遞推和跟蹤能力較彊,預測結果與實際鑑控數據吻閤程度較高,是隧道圍巖變形動態預測較為有效的方法,可在實際工程中推廣應用.
수도위암변형구유동태성、대시간화공간적민감성급고도적비선성등특정.기우저사특성,탐토료수도위암변형동태예측회색자괄응GM(1,1)모형적건모사로급보취.위학보삼수위전국최우,제고모형적예측정도,제출채용입자군우화산법(PSO)대모형삼수진행지능변식,병급출료삼수지능변식적방법화보취.근거소건립적모형,편제료상응적계산정서.재차기출상,이귀주하용고속공로모시공표단위공정실례,건립료수도공정침강급수렴위이예측분석적회색자괄응모형.산례분석표명,재수거교소적정황하,기우PSO삼수지능변식적회색자괄응모형적체추화근종능력교강,예측결과여실제감공수거문합정도교고,시수도위암변형동태예측교위유효적방법,가재실제공정중추엄응용.
