基于改进GA-BPNN的软土盾构隧道稳定性预测方法技术

本发明专利技术属于软土盾构隧道稳定性预测技术领域，具体公开了一种基于改进GA‑BPNN的软土盾构隧道稳定性预测方法，包括：确定初始地层参数，并采用正交试验法生成多组地层参数组合；将多组地层参数组合输入至有限元模型，输出得到不同参数组合下的隧道沉降量，进而构建改进GA‑BPNN模型；基于实际监测数据和改进GA‑BPNN模型对地层参数进行反演分析，得到更新的地层参数；基于更新后的地层参数和改进GA‑BPNN模型，对软土盾构隧道的沉降量进行预测，并根据预测结果评估软土盾构隧道的长期稳定性。本发明专利技术解决了现有技术无法保证软土盾构隧道参数反演和稳定性预测的精度与效率，且计算资源消耗较大的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于软土盾构隧道稳定性预测，具体涉及一种基于改进ga-bpnn的软土盾构隧道稳定性预测方法。

技术介绍

1、随着城市化进程的加速，地下空间的开发和利用成为城市基础设施建设的重要环节。盾构隧道作为地下交通工程的重要组成部分，其施工过程中常面临复杂的地质条件，尤其是在软土地区，隧道沉降问题尤为突出，直接影响施工安全和运营稳定。

2、现有技术中，盾构隧道沉降预测多依赖于室内试验或原位试验获得的地层参数。然而，由于环境扰动和测试仪器精度的限制，实际获取的地层参数往往存在误差，导致预测结果的精度不足。为解决上述问题，近年来人工智能算法被引入参数反演和沉降预测中，如人工神经网络(bpnn)、遗传算法(ga)等。然而，单一算法的局限性较为显著：bpnn容易陷入局部最优，训练效率较低；ga虽然具有良好的全局搜索能力，但计算资源消耗较大，且精度不高。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是为了解决现有技术无法保证软土盾构隧道参数反演和稳定性预测的精度与效率，且计算资源消耗较大的问题，提出了一种基于改进ga-本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进GA-BPNN的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进GA-BPNN的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，所述软土盾构隧道的沉降数据包括沉降曲线、地层变形量及相关施工参数；

3.根据权利要求2所述的基于改进GA-BPNN的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下分步骤：

4.根据权利要求1所述的基于改进GA-BPNN的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下分步骤：p>

5.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进ga-bpnn的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进ga-bpnn的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，所述软土盾构隧道的沉降数据包括沉降曲线、地层变形量及相关施工参数；

3.根据权利要求2所述的基于改进ga-bpnn的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下分步骤：

4.根据权利要求1所述的基于改进ga-bpnn的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括以下分步骤：

5.根据权利要求4所述的基于改进ga-bpnn的软土盾构隧道参数反演及稳定性预测方法，其特征在于，步骤s3...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴志昊，仉文岗，蔡理平，李浩，程阳洋，叶作鹏，何齐海，杨阳，孙伟鑫，
申请(专利权)人：中铁二局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：