CN115640996B 一种富水复杂地层隧道突涌水灾害的评估方法 （中铁二十局集团有限公司）_第1页
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司US2022120632A1,2022.04.21WO2014166244A1,2014.10.16一种富水复杂地层隧道突涌水灾害的评估本发明公开一种富水复杂地层隧道突涌水件MIDASGTSNX及流固耦合原理模拟隧道开挖量及超前管棚注浆对围岩稳定性的影响和基于灰色关联PAM改进RBF神经网络对青岛地区突涌时降低了迭代的运行难度，通过PAM聚类与梯度下降法规避了传统模型需要人为调节及迭代速23步骤一：先通过有限元软件MIDASGTSNX及流固耦步骤二：根据控制变量研究方法采用有限元软件建A1、将风险评估等级定义为反映系统特征的参考序列，将风险评估指标定4径向基函数作为映射关系将输入层数据构成隐含层空间，所述隐含层数据为高维线性可所述B7中，通过灰色关联PAM改进RBF神经网络算法对样本数据进行水风险评价模型进行程序实现，将评价数据与实际数据以及传统RBF和BP神经网路预测数5富水复杂地层隧道突涌水灾害的评估方法用以解决现有技术[0008]步骤二：根据控制变量研究方法采用有限元软件建立不6法改进RBF神经网络算法对其发生塌方和突水的风险进行评价，根据突涌水灾害形成原因所述RBF神经网络采用径向基函数作为映射关系将输入层数据构成隐含层空间，所述隐含7为径向基的拓展常数，令则扩展常数为k为中心点8[0048]步骤二：根据控制变量研究方法采用有限元软件建立不法改进RBF神经网络算法对其发生塌方和突水的风险进行评价，根据突涌水灾害形成原因9所述RBF神经网络采用径向基函数作为映射关系将输入层数据构成隐含层空间，所述隐含为径向基的拓展常数，令d;="⃞"lIxm-XIl,则扩展常数为k为中心点数据与实际数据以及传统RBF和BP神经网路预测数据进行对比，以验证模型的准确性和可并根据青岛地铁4号线静沙区间的地质勘察报告及施工现场资料等选取4个不同里程的数[0090]将量化指标值按照关联度排序，取前12个关联度大的量化指标值作为样本输入[0093]将青岛地铁4号线静沙区间的4组测试样本通过灰色关联PAM改进RBF神经网络进行突涌水风险等级评价，并且采用同样数据通过传统RBF神经网络及BP神经网络进行突涌水风险等级评价，上述两种辅助对比的神经网络分析过程不再赘述，评价结果如下表8所[0096]由表8及图3可知，本实施例预测所得青岛地铁4号线

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