季冻区铁路隧道衬砌健康诊断及预警

摘要

为确保服役期间铁路隧道的安全可靠，提出了一种针对季冻区铁路隧道衬砌的健康诊断及预警技术方案。首先，结合隧道实际构建出包含7个一级指标和13个二级指标的隧道衬砌健康诊断指标体系；其次，基于改进群组G2法确定了各指标的冻季权重与非冻季权重；最后，通过对比SARIMA预测模型、BP神经网络模型与SA-BP组合预测模型的预测精度与稳定性，选用SA-BP组合预测模型来实现对隧道衬砌健康的综合诊断及预警。研究结果表明，2022年1月与2月的预警值分别为0.473 4、0.472 0,预警等级为2级，但有向三级劣化的趋势，建议加强维护，暂不报警。

关键词

季冻区 / 铁路隧道 / 健康诊断 / 改进群组G2法 / 神经网络