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摘要：本发明公开了一种采用膨胀土路基的公路在暗挖下穿通道施工期间的变形监测及预警方法，该方法包括：通过计算机系统获取各个区域的历史数据信息集{Xi}；通过K‑means聚类算法分别对各个区域的历史数据信息集{Xi}进行分类处理，仅保留主分类部分的数据信息{Ai}，通过BP神经网络算法分别对各个区域的数据集{Ai}进行训练，得到各个区域对应的BP神经网络最终模型；并通过最终模型判断划分的膨胀土路基的公路各个区域是否存在风险；该方法保留的主分类部分数据将更能精确的反应膨胀土路基的公路被监测部分的数据实际变化情况；主分类的数据进行BP神经网络训练，得到的BP神经网络的最终模型对膨胀土的路基的被监测区域的预测将更加准确。

主权项：1.一种采用膨胀土路基的公路在暗挖下穿通道施工期间的变形监测及预警方法，其特征在于，所述方法包括：通过对膨胀土路基的公路进行现场考察，对膨胀土路基的公路分成不同的区域；根据不同区域膨胀土公路的实际情况，在各区域分别安装传感器进行监测；所述传感器包括沉降监测传感器和位移传感器；将所有区域安装的传感器接入计算机系统，并通过计算机系统获取各个区域的历史数据信息集{Xi}；通过K-means聚类算法分别对各个区域的历史数据信息集{Xi}进行分类处理，将数据信息分成两大类：主分类部分的数据信息和其他分类部分的数据信息；保留主分类部分的数据信息，去除其他分类部分的数据信息；K-means聚类算法也叫K均值聚类算法，所述K均值聚类算法对样本集D＝{x1，x2，…xn}进行分类的方法为：通过不断更新中心对象的方法，获得聚类所得簇划分C＝{C1，C2，…Ck}，C1、C2、直到Ck分别代表单个簇，其中每个簇中包括多个处于同一簇的单个样本；聚类标准是使得平方误差最小化，所述平方误差公式为：其中，x表示被分到簇Ci中的样本数据，||·||表示欧几里得距离，ui是簇Ci的均值向量，可以看出，Ed的值越小，从整体上讲，簇内样本x的相似度越高；将历史数据信息集{Xi}通过聚类算法进行分类后，将样本数据集分布最密集的一个分类作为主分类部分，将剩余的其他全部分类样本数据集作为其他分类部分；将保留的各个区域主分类部分的数据信息分别用数据集{Ai}表示，通过BP神经网络算法分别对各个区域的数据集{Ai}进行训练，得到各个区域对应的BP神经网络最终模型；通过计算机向连接各个区域的传感器不断发出获取对应区域数据信息的请求，各个区域的传感器接收到该请求后，将采集到的对应区域数据信息反馈给计算机，计算机将接收到的数据信息分别代入对应的BP神经网络最终模型，判断划分的膨胀土路基的公路各个区域是否存在风险；若通过判断，划分的膨胀土路基的公路某个区域存在风险，则需及时进行预警，通知现场工作人员停止作业，并通知技术人员对该区域进行维修和加固。

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