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现代隧道技术 2017, Vol. 54 Issue (1) :105-109    DOI:
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基于非齐次指数函数灰色模型的隧道围岩变形预测
(1 重庆市勘测院, 重庆 401121; 2 河南理工大学安全科学与工程学院, 焦作 454000)
Deformation Prediction for Tunnel Surrounding Rock Based on the NonHomogeneous Exponential Function GM (1, 1) Model
(1 Chongqing Survey Institute, Chongqing 401121;2 College of Safety Science and Engineering, Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000)
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摘要  准确地测量、 预测围岩变形是保证隧道施工安全的重要措施之一。围岩变形具有时间序列的单调增长性和随机性等特点, 针对其特点, 文章采用常规 GM(1,1)模型、 齐次指数函数灰色模型、 非齐次指数函数灰色模型,对隧道的围岩变形进行了预测与对比分析。结果表明, 常规 GM(1,1)模型、 齐次指数函数灰色模型、 非齐次指数函数灰色模型三种模型的中误差分别为 7.16%、 5.01%、 2.99%, 最终沉降预测值相对误差分别为-8%、 -5.52%、 -3.05%。非齐次指数函数灰色模型具有较高的精度, 在隧道围岩变形预测中具有广泛推广的应用价值。
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王新胜 1 左伟芹 2 周成涛 1 陈 玉 1 侯亚彬 1
关键词:   
Abstract: Considering that accuracy in measuring and predicting the rock deformation featured by time-varying in? crease and randomness is a key measure for ensuring the safety of tunnel construction, this paper predicts the rock deformations under three models, i.e., a conventional GM (1,1) model, a homogeneous exponential function GM (1,1)model and a non-homogeneous exponential function GM (1,1) model, and makes a relevant comparison. The results show that: the errors under the three models are 7.16%, 5.01% and 2.99%, respectively, while the relative errors are -8%, -5.52% and -3.05%, respectively, indicating that the non-homogeneous exponential function GM (1, 1)model is highly accurate for deformation prediction
KeywordsTunnel surrounding rock,   Rock deformation,   Gray model,   Prediction     
基金资助:基金项目: 国家自然科学基金项目(51604092); 武汉大学水射流理论与新技术湖北省重点实验室开放课题 (HBKLWJ-2014F04)
作者简介: 作者简介: 王新胜 (1984-), 男, 硕士, 高级工程师, 主要从事岩土工程与地下结构研究工作, E-mail: 283540075@qq.com. 通讯作者: 左伟芹 (1984-), 男, 博士, 讲师, 主要从事安全科学与工程研究工作, E-mail: zuoweiqin@163.com.
引用本文:   
王新胜 1 左伟芹 2 周成涛 1 陈 玉 1 侯亚彬 1 .基于非齐次指数函数灰色模型的隧道围岩变形预测[J]  现代隧道技术, 2017,V54(1): 105-109
WANG Xin-Sheng- 1 Zuo-Wei-Qin- 2 Zhou-Cheng-Tao- 1 Chen- Yu- 1 Hou-Ya-Bin- 1 .Deformation Prediction for Tunnel Surrounding Rock Based on the NonHomogeneous Exponential Function GM (1, 1) Model[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2017,V54(1): 105-109
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2017/V54/I1/105
 
没有本文参考文献
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