隧道围岩变形动态预测的灰色自适应模型及其参数智能辨识

摘要：

隧道围岩变形具有动态性、对时间和空间的敏感性及高度的非线性等特征.基于这些特性,探讨了隧道围岩变形动态预测灰色自适应GM(1,1)模型的建模思路及步骤.为确保参数为全局最优,提高模型的预测精度,提出采用粒子群优化算法(PSO)对模型参数进行智能辨识,并给出了参数智能辨识的方法和步骤.根据所建立的模型,编制了相应的计算程序.在此基础上,以贵州厦蓉高速公路某施工标段为工程实例,建立了隧道拱顶沉降及收敛位移预测分析的灰色自适应模型.算例分析表明,在数据较少的情况下,基于PSO参数智能辨识的灰色自适应模型的递推和跟踪能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道围岩变形动态预测较为有效的方法,可在实际工程中推广应用.

关键词：隧道工程、围岩变形、灰色自适应模型、粒子群优化算法、动态预测

所属期刊栏目：29

分类号：U456;TU454(隧道工程)

资助基金：国家自然科学基金项目50874043;湖南省教育厅重点科研项目09A028;湖南省科技计划项目2010FJ3046

在线出版日期：2012-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：114-120,149