[发明专利]一种基于多源监测数据融合的隧道变形预测方法有效
| 申请号： | 201910640665.1 | 申请日： | 2019-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN110688689B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 段清超;赵宝华;王刚;李治国;刘涛;林纯鹏;逄锦伟;张丹枫;于硕 | 申请（专利权）人： | 中铁隧道局集团有限公司;中铁隧道勘察设计研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06F30/12;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 刘艳霞 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多源监测数据融合的隧道变形预测方法，该预测方法包括如下：步骤一、构建隧道变形监测参考框架，计算隧道变形监测参考框架下的多源监测数据矩阵，并得出各矩阵元素值；步骤二、创建BP神经网络，采用果蝇优化算法对其进行优化，得到训练后的BP神经网络；步骤三、将步骤一中的各矩阵元素值作为输入量，输入所述步骤二中的训练后的BP神经网络中，得到各输出量，即得到各变形预测矩阵。本发明中的方法采用三维激光扫描技术进行隧道结构变形监测，采用多源监测数据融合，通过改进果蝇寻优算法对BP神经网络预测算法进行优化，实现结合结构受力信息和设计情况进行整体变形预测，同时通过优化BP神经网络提高隧道结构变形预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监测 数据 融合 隧道 变形 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多源监测数据融合的隧道变形预测方法，其特征在于，该预测方法包括如下：/n步骤一、构建隧道变形监测参考框架，计算隧道变形监测参考框架下的多源监测数据矩阵，并得出各矩阵元素值；/n步骤二、创建BP神经网络，采用果蝇优化算法对其进行优化，得到训练后的BP神经网络；/n步骤三、将步骤一中所述的各矩阵元素值作为输入量，输入所述步骤二中的训练后的BP神经网络中，得到各输出量，即得到各变形预测矩阵。/n
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