基于DE-SVR的土压平衡盾构隧道施工阶段地表沉降预测研究
Tunnel Construction（2021）
摘要
为获取更加有效的地表沉降影响因素数据进行地表沉降的机器学习算法预测,基于差分进化算法优化支持向量回归机(DE-SVR)的机器学习方法,结合盾构法隧道施工阶段地表沉降的影响范围,以及该范围内地表沉降影响因素的多元时序数据特征,建立盾构法隧道施工阶段的地表沉降预测方法.以常州轨道交通1号线工程为例,结果表明,与传统的机器学习预测研究方法进行对比,该地表沉降预测方法具有更高的预测精度及更稳定的预测效果.
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