[发明专利]基于BP神经网络的盾构施工隧道的全变形预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910730664.6 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110442979B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 薛翊国;李欣;邱道宏;屈聪;周炳桦;李广坤 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;E21D9/06;E21D11/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张庆骞 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了基于BP神经网络的盾构施工隧道的全变形预测方法及系统。该全变形预测方法，包括获取候选全变形预测指标对应的历史数据及相应管片变形量；采用层次分析法计算候选全变形预测指标的主观权重，采用粗糙集理论计算候选全变形预测指标的客观权重，根据主观权重和客观权重的差异程度来计算候选全变形预测指标的组合权重；筛选大于或等于预设阈值的组合权重所对应的候选全变形预测指标作为全变形预测指标；利用各个全变形预测指标对应的历史数据与相应组合权重相乘，得到BP神经网络的训练样本数据，训练BP神经网络；获取全变形预测指标对应的实时数据，将获取的实时数据与相应组合权重相乘后输入至训练完成的BP神经网络中，输出管片变形量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 盾构 施工 隧道 变形 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络的盾构施工隧道的全变形预测方法，其特征在于，包括：获取候选全变形预测指标对应的历史数据及相应管片变形量；采用层次分析法计算候选全变形预测指标的主观权重，采用粗糙集理论计算候选全变形预测指标的客观权重，并根据主观权重和客观权重的差异程度来计算候选全变形预测指标的组合权重；筛选大于或等于预设阈值的组合权重所对应的候选全变形预测指标作为全变形预测指标；利用各个全变形预测指标对应的历史数据与相应组合权重相乘，得到BP神经网络的训练样本数据，进而构建出训练样本集并训练BP神经网络；获取全变形预测指标对应的实时数据，将获取的实时数据与相应组合权重相乘后输入至训练完成的BP神经网络中，输出管片变形量。
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