利用BP神经网络模型动态预测隧道涌水量——以铜锣山隧道为例

详细信息   

• 责任者：刘建^c西南交通大学^d1982^e博士 ; 刘丹
• 刊名：现代隧道技术
• 出版年：2012
• 卷期：49^b3总344
• 关键词：突水 ; 涌水量20^a水文地质条件 ; 隧道 ; 降雨量 ; 神经网络系统 ; 预测 ; 数据处理
• 页码：62～66
• 索书号：P854.062/902
• 图表：^c参14插图
• 分类号：1500
• 文摘期号：2013/02

摘要

以垫邻高速铜锣山隧道为例，在分析隧道涌水和降雨响应特征的基础上，建立了综合考虑降雨脉冲、降雨累积效应和地下水系统整合作用的隧道涌水量预测的BP神经网络模型。计算结果表明，该模型对训练样本的拟合程度较好(平均绝对百分比误差为13.27%)且具有较高的预测精度(平均绝对百分比误差为15.05%)。该模型的建立和成功应用对丰富隧道涌水量的预测方法和动态指导隧道防排水管理具有重要意义。