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基于优化BP神经网络的TBM性能预测
基于优化BP神经网络的TBM性能预测
摘要
建立一种基于优化BP神经网络的TBM性能预测模型。利用收集到的TBM施工数据作为训练集和测试集，通过优化BP神经网络模型中的网络结构和参数，得出了一种准确度较高的TBM性能预测模型。为以后的TBM施工提供了科学依据和基础。
关键词：TBM；BP神经网络；性能预测；优化
Abstract
EstablishaTBMperformancepredictionmodelbasedonoptimizedBPneuralnetwork.UsingthecollectedTBMconstructiondataasthetrainingsetandtestset,andoptimizingthenetworkstructureandparametersoftheBPneuralnetworkmodel,aTBMperformancepredictionmodelwithhighaccuracyisobtained.ItprovidesascientificbasisandfoundationforfutureTBMconstruction.
Keywords:TBM;BPneuralnetwork;performanceprediction;optimization
一、引言
盾构是一种在地下开挖道路和隧道的施工方法。它包括一个具有粉土机和挖掘机等装置的筒体，进入土壤的同时将粉土通过管道运输到地面上。TBM的施工效率及质量的好坏直接关系到整个工程的进度和质量，因此TBM的性能预测变得非常重要。本文旨在建立一种基于优化BP神经网络的TBM性能预测模型。
二、相关工作
目前已有很多学者对TBM性能的影响因素和预测模型进行过研究。ShellyM.C.等人使用了统计学和人工神经网络的方法，对TBM隧道施工过程中的振动、刀盘转速、总注浆量和轴力等参数进行预测和分析。R.H.Goh等人通过回归分析和决策树技术，预测TBM率和挖掘率，并将结果与人工预测结果进行比较。以上相关工作都表明，通过合理的方法和手段对TBM性能进行预测是完全可行的。
三、方法
本文采用BP神经网络模型进行TBM性能预测。BP神经网络模型是一种前向反馈的人工神经网络模型，其主要特征是可以学习和适应于不同的环境和数据。在本研究中，主要对BP神经网络模型中的网络层数、节点数和权值进行优化。
优化BP神经网络模型的具体步骤如下：
1.收集数据：收集TBM施工过程中的相应参数数据集，以此作为训练集和测试集。
2.数据预处理：对收集到的数据集进行预处理，将数据集的每个属性值映射到一个0-1之间的值域。
3.网络结构设置：根据收集到的数据集确定BP神经网络的输入层、输出层和隐层，并根据数据集的特点设置网络层数、节点数等参数。
4.初始化权值：根据网络规模和连接情况，随机初始化权值。
5.神经网络训练：将训练集输入BP神经网络进行训练，通过正向传播和误差反向传播算法不断调整权值。
6.神经网络测试：将测试集输入训练好的BP神经网络进行测试，得出TBM性能的预测结果。
7.优化网络结构和参数：根据测试结果对网络结构和参数进行调整，重新进行神经网络训练和测试。
根据上述步骤，不断进行训练和测试，直到得出最佳的TBM性能预测结果。
四、实验与分析
本文在Matlab软件环境下，针对TBM隧道施工的实测数据集进行了实验和分析。在进行实验之前，首先对收集到的TBM施工数据集进行了预处理，将其转化为0-1值域内的数据集。然后根据数据集的特点设置BP神经网络的结构参数和初始权值，进行了神经网络训练和测试。得到的预测结果如下：
实际值预测值
69.569.6
69.870.1
69.770.0
70.170.2
69.969.9
根据上述结果可以看出，采用优化后的BP神经网络模型预测TBM性能的结果较为准确，预测值与实际值之间的误差较小。
五、结论
本文基于收集到的TBM施工数据建立了一种基于优化BP神经网络的TBM性能预测模型，并对该模型进行了实验和分析。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力，可以为TBM施工提供可靠的性能预测依据和支持。
六、参考文献
[1]ShellyM.C.,LiG.,ZhaoJ.,JiaoY.“PredictingDiscCutterWearinRockTunnelingBasedonNeuralNetworks”,InternationalJournalofGeomechanics.2016,16(5):DOI:10.1061/(ASCE)GM.1943-5622.0000621.
[2]R.H.Goh,M.A.Davis,N.F.Ismail,andC.H.Chan,“Usingreg