基于PCA-改进RBF神经网络模型的铁路隧道突水风险评价

为了准确预测铁路隧道突水风险等级,降低隧道施工过程中的突水灾害风险,结合相关规范,在调研分析影响隧道突水灾害的风险因素集的基础上遴选13个因素构建评价指标体系。利用主成分分析法对突水风险评价指标提取主成分并实现降维,模糊C-均值聚类算法计算RBF神经网络的中心,梯度下降法修正权值和方差,并将分析后得到的主成分作为改进RBF神经网络评价模型输入向量,建立了基于PCA-改进RBF神经网络铁路隧道突水风险评价模型。最后结合天秀山隧道对该模型预测效果进行验证,评价结果与实际情况相符。实例研究表明:该模型合理可操作,相比于其他方法准确率更高、训练更快、均方误差更小,为类似铁路隧道预防突水灾害事故提供了一种新的途径和借鉴。