基于PSO-RBF的软岩隧道围岩变形预测模型及工程应用

摘要： 软岩隧道开挖后围岩变形较大，容易导致隧道结构开裂，甚至塌方等工程问题。因此，研究软岩隧道围岩变形是非常重要的。采用粒子群算法(PSO)优化神经网络法(RBF)中的径向基函数的扩展速度，建立了基于粒子群算法(PSO)与神经网络算法(RBF)相结合的软岩隧道围岩变形预测模型。在此基础上，以谢家坡隧道为例，将标准RBF预测模型、标准BP预测模型以及新提出的PSO-RBF预测模型应用到... （共7页）