基于加权矩阵灰色预测法的隧道结构耐久性评价

牛治明1,2毕鹏飞1,2

中交路桥建设有限公司北京100027；2.中交路桥南方工程有限公司北京101121

摘要：通过引入权值矩阵构建一种基于残差修正法的加权灰色隧道耐久性预测分析模型，该模型通过改进BP神经网络对预测值残差进行加权修正，克服了单一预测模型的不足，从而达到较高的预测精度。将该预测模型应用于湖南省某在役公路隧道耐久性分析项目中，可知其预测精度比BP神经网络法要高，体现了该预测模型的正确性及优越性。

关键词：隧道结构耐久性;预测模型;残差修正法;BP神经网络

1引言

由于隧道结构处于特殊的运营环境中，在服役期间出现劣化及失效现象，因此工程界对隧道耐久性的研究非常重视。对隧道耐久性预测方法的研究主要有多指标时变模型、模糊综合层次评价法、基于结构碳化的可靠度计算法等，目前建立的隧道耐久性预测算法大多对耐久性的影响因素没有全面考虑，或者算法冗杂不易实现，从而影响了预测精度。本文提出一种基于残差修正法的加权灰色隧道耐久性预测分析模型，以增加预测值的精度，为隧道耐久性设计及在役隧道维修加固提供理论支撑。

2耐久性加权灰色预测模型

2.1原始采样数据的预级比检验

设为一组耐久性评估的历史数据，根据下式计算原始数据的级比：

5结论

（1）通过构建基于残差修正的加权灰色模型算法，对隧道耐久性进行预测，考虑到隧道耐久的发展趋势和影响因素，与之前的预测算法相比，精度有了较大提高。（2）定义了权矩阵来表征历史耐久数据对预测结果的贡献程度，对离预测时间近的隧道预测值赋予了更大的权值，一定程度上保障了预测结果的可靠性。（3）利用BP神经网络对隧道耐久性预测结果进行残差修正，提高了预测的准确性，并且对解决各个领域内的非等间距预测问题具有较广泛的参考价值。

参考文献

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