%0 Journal Article
%A 龙浩
%A 高睿
%A 孔德新
%A 刘鹏
%T 基于BP神经网络-马尔科夫链模型的隧道围岩位移预测
%D 2013
%R 10.3969/j.issn.1001-5485.2013.03.009
%J 
院报
%P 40-43
%V 30
%N 3
%X <p>在隧道工程施工中，围岩位移预测起着很重要的作用。将BP神经网络-马尔科夫链模型引入到隧道围岩位移预测中来，通过对训练样本的学习，利用BP神经网络实现了对位移时间序列的滚动预测，同时得到了实测值与预测值的相对误差；在此基础上利用马尔科夫链对相对误差进行修正，有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于某公路隧道拱顶下沉位移时序预测中，结果表明该模型具有精度高、科学可靠的特点，为隧道围岩变形的预测提供了新的途径。</p>
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.3969/j.issn.1001-5485.2013.03.009