概率神经网络在隧道变形位移预测中的应用

摘要：

　　将概率神经网络(PNN)引入到隧道变形位移预测中，建立了非线性智能预测模型，并采用递推预报误差(RPE)算法对PNN进行训练。以铜黄高速大田连拱隧道施工实地监测数据为样本对网络进行训练与预测分析，仿真结果表明本方法训练速度快且预测值与实测值吻合度较高。

关键词： 铁路隧道 变形位移 概率神经网络 递推预报误差算法 智能预测模型 非线性系统

作者: 刘宇 卢宇 张玉欣

作者单位: 吉林铁道职业技术学院 铁道工程系，占林 吉林 132001 吉林省机电研究设计院 北华大学

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计量协会冶金分会2012年会暨全国第十七届自动化应用技术学术交流会

会议地点: 吉林·贵阳

会议语种:中文

页码: 701-703

在线出版日期: 2012-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）