地质参数分析与隧道超挖预测优化研究

• 作者: 吴立 张学文 李波 陆中玏
• 来源期刊: 现代隧道技术
• 学科: 工学
• 关键词: 隧道 超挖 地质参数 FDA预测 CG预测 SVM预测 模型
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 分析与计算
• 页码范围: 189-192,204
• 页数: 5页
• 分类号: TU91
• 字数: 2166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13807/j.cnki.mtt.2015.03.026

摘要

隧道超挖会增加施工成本,有可能还会引发坍塌、大变形等问题.文章以明山隧道超挖控制工程为例,分析了其超挖特征,并构建了以爆破参数为试验常量、有效地质参数为输入量、实际超挖量为输出量的预测模型.通过采用线性(FDA)、非线性(CG)和智能预测(SVM)方法对隧道超挖进行了预测和判别比较,结果表明:3种预测方法的相关性系数(R2)分别为0.694,0.718和0.947;其中,FDA预测模型相关性系数最小,CG预测模型较FDA预测模型的相关性系数精度有微小提高,SVM预测模型具有最高的相关性系数,预测精度显著提高,且在数据变化突兀点仍能表现出较强的适应性;SVM预测模型可以实现高精度定量的超挖优化预测,而CG预测模型可以提供快速且精度可控的简单预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张学文	湖南大学土木工程学院	3	2	1.0	1.0