【摘 要】
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隧道开挖过程中围岩位移不可避免地受到诸多因素的影响,而位移作为围岩内部力学现象的宏观表象具有很强的混沌动力学特性。文章利用现场位移实际观测的一维数据,合理地确定嵌
【机 构】
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河西学院土木工程学院,兰州理工大学西部土木工程防灾减灾教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2011BAK12B07）, 甘肃省自然科学基金（1107RJYA276）
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隧道开挖过程中围岩位移不可避免地受到诸多因素的影响,而位移作为围岩内部力学现象的宏观表象具有很强的混沌动力学特性。文章利用现场位移实际观测的一维数据,合理地确定嵌入维数和最佳延滞时间,重构了可以充分反映原动力系统相空间的混沌时间序列。并以混沌时间序列为训练样本,通过模糊神经网络,建立了适合隧道围岩位移预测的混沌时间序列-模糊神经网络模型。结合新建兰州至重庆铁路枣树沟2#隧道围岩位移为例进行了分析与预测。研究结果表明,新模型的预测精度较高,计算收敛速度快,实时稳定,在工程中具有较高的实用价值。
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