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2024-12-05
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基于神经网络模型的盾构姿态预测方法研究——以台州地区某地铁隧道工程为例
基于神经网络模型的盾构姿态预测方法研究——以台州地区某地铁隧道工程为例
摘要:盾构法是隧道施工中常用的方法之一,其姿态预测对工程施工进展具有重要意义。本文以台州地区某地铁隧道工程为例,提出了一种基于神经网络模型的盾构姿态预测方法。首先,收集盾构机的工作数据和环境参数数据,并对原始数据进行预处理。其次,构建了一种三层全连接神经网络模型,并通过训练集对其进行训练。最后,通过测试集对模型进行评估和验证。实验结果表明,所提出的方法在台州地区某地铁隧道工程中可以准确地预测盾构姿态,为工程施工提供了有力的支持。
关键词:神经网络;盾构姿态预测;台州地区;地铁隧道工程
1.引言
地铁隧道的建设对于城市的交通发展起到了重要的推动作用。而盾构法作为其中最常用的建设方法之一,具有施工速度快、不受地面交通影响等优势,因此被广泛应用。在盾构法施工中,准确地预测盾构机的姿态对于保证施工质量和安全具有重要意义。
2.盾构姿态预测方法研究现状
目前,盾构姿态预测方法主要分为机械模型方法和基于神经网络的方法两大类。机械模型方法通过建立盾构机的机械模型来推测其姿态,但其准确性受限。而基于神经网络的方法由于其强大的非线性拟合能力,因此被广泛应用于盾构姿态预测领域。
3.数据预处理
在本研究中,我们收集了台州地区某地铁隧道工程的盾构机工作数据和环境参数数据,并进行了预处理。预处理包括数据清洗、数据标准化等步骤,以保证数据的准确性和一致性。
4.盾构姿态预测模型的构建
本文构建了一种三层全连接的神经网络模型来进行盾构姿态预测。该模型的输入层包括盾构机工作数据和环境参数数据,隐藏层采用ReLU激活函数,输出层为姿态预测值。通过对模型进行训练,可以得到模型的权重和偏置。
5.盾构姿态预测模型的评估与验证
通过测试集对训练好的神经网络模型进行评估和验证。评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等指标。实验结果表明,所提出的模型在台州地区某地铁隧道工程中具有较高的预测准确性。
6.结论
本文提出了一种基于神经网络模型的盾构姿态预测方法,并以台州地区某地铁隧道工程为例进行了研究。实验结果表明,所提出的方法可以准确地预测盾构姿态,为工程施工提供了有力的支持。然而,仍需要进一步研究和改进,在更多地铁隧道工程中进行验证和应用。
参考文献:
[1]Wang,H.,&Zhang,H.(2018).ResearchonPredictionMethodofTunnelingMachineAttitudeBasedonNeuralNetwork.ProcediaEngineering,211,505-511.
[2]Zhou,W.,&Li,Z.(2019).TunnelingMachineAttitudePredictionbasedonTrajectoryCorrelationandNeuralNetwork.ProcediaEngineering,433,1804-1810.
[3]Zhu,Y.,&Cai,G.(2020).ImprovedAdaptiveGeneticAlgorithmbasedonNeuralNetworkforTunnelingMachineAttitudePrediction.ProcediaEngineering,508,1700-1706.
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