基于遺傳算法和神經網(wǎng)絡的水下隧道涌水量預測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、與跨越江河湖海的其他交通方式相比,水下隧道有其獨有的優(yōu)勢,因此近些年來在國內外發(fā)展迅速。修建水下隧道不同于陸域隧道,水壓高,水源充足,又無天然出口,再加上地質勘探工作的不確定性,使得水下隧道的涌水問題遠比陸域隧道嚴重的多,處理起來也困難的多。因此,針對水下隧道的特殊性,合理的涌水量預測是水下隧道防排水設計和施工措施制定的關鍵。
　　 預測方法的選擇直接影響預測結果的精度,論文以鐵道部科技開發(fā)計劃項目-水下隧道滲流場分析及涌水預測

2、研究為背景,以廣深港客專獅子洋水下隧道為依托,把遺傳算法與BP神經網(wǎng)絡結合的GA-BP方法引入水下隧道涌水量的預測領域,重點進行了兩方面的研究。
　　 (1)根據(jù)國內外有關水下隧道滲流涌水影響因素的研究成果及獅子洋隧道的相關工程實踐經驗,分析探討了水下隧道涌水的影響因素。根據(jù)預測涌水量時選擇影響因素的準則,確定了本文用于預測的六個影響因子。
　　 (2)分析了遺傳算法與BP神經網(wǎng)絡結合的可行性,并利用遺傳算法優(yōu)化BP神經

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