基于范例推理的公路隧道拱顶变形时序支持向量机外延预测

• 作者: 侯俊敏 傅鹤林 杨果岳 董辉
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 范例推理 隧道 拱顶变形 支持向量机 外延预测
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 岩土工程研究
• 页码范围: 2099-2105
• 分类号: U452
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2011.07.030

摘要

针对公路隧道拱顶变形预测模型的普适性与外推预测的准确性,提出了基于人工智能推理的隧道工程属性(地理位置、监测位置、隧道高宽比、围岩级别和埋深)与拱顶变形时序曲线原子矩阵的相似范例检索方法,并在深入分析了获取的相似范例特征的基础上,进一步以LPG新核函数支持向量机建立先验知识的预测模型.应用该方法对通渝隧道工程K19+994断面拱顶下沉进行了预测与评估.结果表明,对于不同隧道间或同一隧道不同区段预判拱顶变形或收敛,基于范例推理能够获知良好的先验背景知识,且以此进行的支持向量机预测模型学习的回归内插(1～14步序)的平均相对误差为1.36％,而一次性外推预测15d内的8个变形值(16～30步序)的平均相对精度为97.28％,证实了方法的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅鹤林	中南大学土木建筑学院	225	1909	23.0	35.0
2	董辉	湘潭大学土木工程与力学学院	45	327	10.0	16.0
3	杨果岳	湘潭大学土木工程与力学学院	12	62	5.0	7.0
4	侯俊敏	湘潭大学土木工程与力学学院	4	31	4.0	4.0