基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法，选取盾构施工引起地表沉降的主要影响因素，并把这些主要影响因素形成有效数据集，通过利用神经模糊推理系统搭建的地表沉降预测模型，对该有效数据集进行计算，从而得到预测结果并根据该预测结果进行模型验证，因此，本发明专利技术的地表沉降预测方法具有预测精度高的特点，并且使用简单、计算量小、泛化能力强，因此具有很高的实用性，能够为盾构施工地表沉降预测预报提供新的技术方案。

Prediction method of surface subsidence caused by shield construction based on neural fuzzy inference system

The invention discloses a surface caused by the shield construction of neural fuzzy inference system based on the settlement prediction method, select the main influencing factors of tunneling induced surface subsidence, and these factors form the effective data set, through the surface subsidence prediction model using neural fuzzy inference system is built, to calculate the available data set. In order to get the prediction results and according to the prediction results to validate the model, so the prediction method has higher prediction accuracy of surface subsidence of the invention, and the use of simple, small amount of calculation and strong generalization ability, so it has very high practicability, can provide a new technical proposal for surface settlement prediction of shield construction.

【技术实现步骤摘要】
基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法
本专利技术涉及一种地表沉降预测方法，尤其是一种基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法。
技术介绍
当前实际施工中，由于缺乏实用、精确的由盾构施工引起的地表沉降预测方法，因此目前主要都是依据盾构司机的经验结合地表沉降监测值的反馈，从而控制盾构施工的进行，当监测值已经超限或者接近限值，盾构司机再调整盾构施工的进行速度。这种方法存在以下缺点：缺点一是盾构施工控制的好坏，很大程度上取决于盾构司机的操作技术，以及在类似地层和埋深下的盾构操作经验；缺点二是地表沉降信息反馈太迟，当盾构司机得到地表沉降信息时，过大沉降或隆起已经发生，在管线密集、建筑物林立的城市，反馈过程迟缓，可能引起过大损失。因此，在实际施工中，迫切需要一种预测精度高和简单实用的地表沉降预测方法。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法，该地表沉降预测方法具有预测精度高的特点，并且该地表沉降预测方法的使用简单，因此具有很高的实用性。本专利技术解决其问题所采用的技术方案是：基于神经模糊推理系统的盾构本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法，其特征在于：包括以下步骤：A、根据现场监测点的情况，确定有效数据集；B、建立基于神经模糊推理系统的地表沉降预测模型；C、在有效数据集中选取输入变量，把输入变量输入到地表沉降预测模型之中；D、计算预测结果并进行模型验证。

【技术特征摘要】
1.基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法，其特征在于：包括以下步骤：A、根据现场监测点的情况，确定有效数据集；B、建立基于神经模糊推理系统的地表沉降预测模型；C、在有效数据集中选取输入变量，把输入变量输入到地表沉降预测模型之中；D、计算预测结果并进行模型验证。2.根据权利要求1所述的基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法，其特征在于：所述步骤A中的有效数据集，为埋深、洞顶覆土标贯值、土仓压力、推进速度、刀盘转速、扭矩、盾构推力和同步注浆量所组成的集合。3.根据权利要求2所述的基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法，其特征在于：所述步骤B中基于神经模糊推理系统的地表沉降预测模型，包括：第一层，为输入量模糊化层，该层由四个自适应节点组成；第二层，为适用度求取层，由用于实现输入隶属度值取小运算的固定算子节点组成；第三层，用于计算每条规则的输出，该层由自适应节点组成；第四层，为所有规则输出求和以及所有适用度求和层；第五层，由一个求和功能的节点构成，用于计算地表沉降预测模型的总输出，该输出为所有规则的加权平均和。4.根据权利要求3所述的基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法，其特征在于：组成所述第一层的四个自适应节点，其函数分别为：其中，O1,i为第i点的输出，表示输入隶属于模糊集合的隶属度；和分别表示输入变量x和y隶属于模糊集合Ai和Bi-2的程度；s和c均为地表沉降预测模型的前件参数；μ(x)为高斯隶属函数。5.根据权利要求3所述的基于神经模糊推理系统的盾构施工引起的地表沉降预测方法，其特征在于：组成所述第二层的固定算子节点，其函数为：其中，ωi为每个节点的输出，代表每一条模糊规则的激励强度。6.根据权利要求3所述的基于神经模糊推理系统的盾构...

【专利技术属性】
技术研发人员：李兴春，甘俊英，曹路，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：广东,44