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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明实施例提供了一种隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法及系统，涉及信息处理技术领域。本发明实施例中，建立了一个基于连续贝叶斯反分析方法和最优模型选择的围岩收敛变形动态预测模型，利用隧道收敛变形监测信息作为观察值，对3种经验模型的参数进行连续更新校准，选择最优模型预测围岩最终收敛变形值并量化其不确定性。采用该预测范发给仅需10天左右的观测数据即可有效预测40天左右的最终变形结果，为隧道围岩变形侵限和大变形灾害防治提供了重要技术支撑。
主权项：1.一种隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于目标隧道围岩的收敛曲线变形类型，构建经验模型库，所述经验模型库包括多个与所述收敛曲线变形类型相对应的经验模型；获取目标隧道围岩现场观测的收敛变形监测信息S，S＝[t,x,Uobs]，其中，x表示监测断面到掌子面的距离，t表示第一次测量后的累计时间，Uobs为围岩收敛变形观测值；将所述现场观测的收敛变形监测信息输入经验模型库中各个经验模型，根据各个经验模型各自的模型误差和所述围岩收敛变形观测值的监测误差，分别确定各个经验模型各自的模型偏差系数，根据贝叶斯理论，分别建立各个经验模型的模型参数和模型偏差系数的后验概率密度函数；使用差分演化过渡马尔科夫链蒙特卡罗算法求解所述后验概率密度函数，获得各个经验模型的模型参数的后验样本；根据贝叶斯模型选择理论，计算反分析后各个经验模型的证据权重；所述证据权重表征在给定目标隧道围岩现场观测的收敛变形监测信息下，各个经验模型对该断面变形趋势的吻合程度；选择证据权重最大的经验模型作为最优模型；基于最优模型的模型参数的后验样本和目标隧道围岩现场观测的收敛变形监测信息进行围岩收敛变形预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 隧道围岩收敛变形预测模型动态选择与变形量概率预测方法及系统
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