唐林俊 宁晓骏 李杨 杨东 费建文

(昆明理工大学建筑工程学院 昆明 650500)

0 引言

近年我国隧道工程修建规模日益增大，隧道施工中可能会出现各种复杂的情况，如浅埋偏压、小净距、穿越断层破碎带、硬岩岩爆等，极大地影响了隧道施工安全及围岩的稳定。其中，浅埋偏压隧道常伴随有变形不均和变形速度快等问题，轻则影响隧道的正常使用，重则会发生坍塌等灾害损失。因此，对浅埋偏压隧道进行变形预测以反映其变化发展的动态过程，对于隧道的安全性以及支护方案设计等具有指导意义[1]。

国内外学者对于隧道围岩的变形预测进行了大量的研究。其中，经验公式能够在一定程度上预测出具体位置的变形情况，但其考虑的影响因素不全面。数值分析法则弥补了经验法的不足之处，可以考虑不同施工工艺和地质条件来选取合理的本构模型进行计算，还可以考虑流变与固结的时间和开挖空间效应等，所以应用得比较广泛[2]。但数值分析法的缺点是建立出准确反映隧道围岩变形本构模型的难度较大，致使研究结果与实际情况相差较大。

由于岩土工程具有模糊性、随机性和信息不完整性等性质，采用计算机智能算法对围岩变形进行预测有比较好的适用性[3]。基于此，本文以重庆某浅埋偏压隧道工程为背景，基于GM(1,1)灰色理论模型和BP神经网络对隧道拱顶沉降和水平收敛进行预测，再对两种预测模型进行对比分析，选择适宜于该隧道的预测方法。……