简介：摘要：以某高速栾双段中坪左线隧道实体工程的建设为背景，通过采集隧道建设过程中的沉降、收敛等数据，并结合深度学习理论LSTM神经网络模型进行深度学习，探究了该隧道在施工过程中的变形规律，通过结合现场实测数据进行对比分析验证，得出复杂地质条件下隧道的沉降速度与收敛速度成正相关，并随着时间的推移隧道沉降逐渐减小，且呈现先快后慢的趋势；通过深度学习理论LSTM神经网络模型能够有效的学习隧道采集的样本数据，并能很好的预测复杂地质条件下隧道的变形规律，给隧道的安全施工、运营提供良好的判别依据。
基于深度学习理论的隧道变形监测技术研究
