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①依据新桥站—高滩岩站（以下简称“新—高”）区间隧道下穿陆军军医大学等超近接地铁区间隧道为项目依托对暗挖施工风险区进行识别，对各关键风险点进行风险等级评定划分。
②对超近接建筑物变形控制原理进行研究，从微观向宏观递进的角度去研究城市地下隧道开挖对邻近地表建筑物产生的影响。
③通过室内缩尺模型试验模拟，研究城市暗挖隧道分步施工条件下，不同桩基长度对地层变形的影响，将PIV技术、激光散斑技术、图像互相关处理技术相结合，实现了模型试验的全场无接触式测量，分析了不同桩基长度下，隧道开挖过程中周围土体内部的移动规律。
④根据GA、PSO、ICA、ABC和FA优化技术中最有影响的参数，建立了多种基于混合神经网络的预测模型，并提出了5种基于混合神经网络的预测模型，针对爆破施工对建筑物影响进行动力分析。
⑤建立周边眼偏心不耦合装药计算模型并对其进行分析，完成暗挖施工关键技术参数的优化。
本书以重庆市轨道交通新—高区间隧道超近接下穿陆军军医大学为项目依托，针对既有建筑物附近的浅埋暗挖隧道施工问题，分析超近接建筑物变形控制原理，并对邻近建筑物的风险辨识及控制技术进行了系统研究，使工程技术人员更容易识别、分析、评估和控制城市暗挖隧道项目的风险因素；根据暗挖施工对地表建筑物的影响，进行了室内模型试验研究，建立了多种基于混合神经网络的预测模型，并提出了5种基于混合神经网络的预测模型，对爆破施工对建筑物影响进行了动力分析，进而对暗挖施工关键技术参数进行优化。