基于ANP-BP模型地铁隧道沉降预测研究

摘要：

文章针对地铁隧道沉降的复杂性和不确定性,深入分析了地铁隧道沉降的主要影响因素；运用网络层次分析法(ANP)的超决策(Super Decisions,下称SD)软件求解方法求得各影响因素的权重;并以此作为BP神经网络的初始权重,通过训练网络对该权重进行微调;在此基础上,提出了综合考虑各因素、各层次之间相互反馈和影响的ANP-BP模型.据此模型对西安地铁隧道沉降进行预测,通过与遗传算法和粒子群算法优化BP神经网络的对比试验分析,该模型体现出了适应性强、收敛快、精度高的优势,取得了很好的预测效果.

关键词：地铁隧道、沉降预测、网络层次分析法、BP神经网络

所属期刊栏目：50

分类号：U456.3+1(隧道工程)

在线出版日期：2013-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：105-111