基于相关向量机的TBM掘进速度预测模型

• 作者: 张研 王伟 邓雪沁
• 来源期刊: 现代隧道技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: TBM掘进速度 相关向量机 机器学习预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 分析与计算
• 页码范围: 108-114
• 页数: 7页
• 分类号: U455.3
• 字数: 4825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13807/j.cnki.mtt.2020.03.015

摘要

TBM具有安全性强、施工效率高等优点,在隧道施工尤其是长距离隧道施工中得到广泛应用.TBM掘进速度受多个因素影响,各因素本身除了具有较强的不确定性以外,还存在着复杂的关联关系,难以建立精准的速度预测模型.文章提出一种基于相关向量机的TBM掘进速度预测模型,该模型通过对样本的学习,可以建立各因素与掘进速度的非线性映射关系,精准预测仅知道影响因素的预测样本.将该模型应用于TBM掘进速度预测,结果表明,该方法具有精度高、容易实现和离散性小等优点,为TBM掘进速度预测提供了一条新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张研		23	14	2.0	2.0
3	王伟	桂林理工大学土木与建筑工程学院	13	31	3.0	5.0
6	邓雪沁	桂林理工大学土木与建筑工程学院	5	3	1.0	1.0