隧道网络模型（Tunneled Networks Model） 在隧道网络模型中，每个接入网包括四层（物理层、链路层、网络层和传输 层），路由、资源分配等过程均按照各自不同的协议执行。
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在现有的火灾报警系统上，以武汉中山路隧道项目为支撑，获取实际运行中的数据作为训练样本数据，建立一个BP神经网络模拟模型。
In the existing fire alarm system, create a BP neural network simulation model which is based on Wuhan Zhongshan Road Tunnel project, access to actual operation data as the training sample data,.
对采用人工神经网络技术预测隧道地表沉降模型中进行了研究。
This paper researches a method to predict tunneling-induced ground subsidence with artificial neural network.
最后对在多种工况模拟的基础上，提出了一套能在现场应用的基于神经网络模型的隧道通风控制方法，并应用于实际的隧道通风工程中。
Finally, through simulating many ventilation conditions, a new tunnel ventilation control method based on neural network model is developed, which can be used in the field tunnel ventilation project.
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