隧道施工围岩变形预测的智能模型

• 作者: 刘开云 方昱
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公路隧道 围岩变形 预测 支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 隧道/地下工程
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: U452.1+2
• 字数: 4050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2954.2010.04.026

摘要

将支持向量回归(SVR)算法引入隧道施工期围岩变形预测,并采用遗传算法来自动搜索支持向量回归算法的模型参数,形成GA-SVR算法.结合香河隧道的施工变形监测,建立起了公路隧道施工围岩变形预测的GA-SVR智能模型.采用此模型对香河隧道后继开挖的监测时间点进行变形预测,并与实测变形对比,所建立的GA-SVR智能模型预测最大相对误差仅为6.99%,平均预测相对误差仅为1.99%,完全可用于公路隧道施工期的围岩变形预测,并为类似工程提供了借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方昱		7	79	6.0	7.0
5	刘开云	北京交通大学土木建筑工程学院	41	694	14.0	25.0