基于LIB-SVM的盾构隧道地表沉降预测方法研究

基于LIB-SVM的盾构隧道地表沉降预测方法研究基于LIB-SVM的盾构隧道地表沉降预测方法研究摘要：随着城市化的快速发展，地下空间的利用变得越来越重要。而盾构隧道作为一种重要的地下通道工程，其对地表沉降的影响一直备受关注。为了准确预测盾构隧道施工引起的地表沉降量，本文提出了一种基于LIB-SVM的预测方法。通过对盾构隧道施工前的地质、结构和施工参数进行分析和处理，建立了一个包括多个输入变量和一个输出变量的回归模型。通过采集已建成的盾构隧道项目的地表沉降数据和相应的输入变量数据，进行模型训练和测试。实验结果表明，该方法能够有效地预测盾构隧道施工引起的地表沉降量，并且具有较高的准确性和可靠性。关键词：盾构隧道；地表沉降；预测方法；LIB-SVM1.引言随着城市发展的快速进展，地下空间的开发和利用成为解决城市交通问题的重要手段之一。盾构隧道作为一种常用的地下通道工程方式，具有施工周期短、环境污染少和运营效果好等优点，已广泛应用于城市地铁、水利和交通等领域。然而，盾构隧道施工过程中会引起地表沉降，对周围环境和建筑物造成一定的影响。因此，准确预测盾构隧道施工引起的地表沉降量对于工程设计和施工管理具有重要意义。2.盾构隧道地表沉降预测模型地表沉降预测模型的建立是盾构隧道地表沉降预测方法的核心。本文提出了一种基于LIB-SVM的预测模型，通过对已建成的盾构隧道工程数据进行分析和处理，建立了一个回归模型，将盾构隧道施工前的地质、结构和施工参数作为输入变量，将地表沉降量作为输出变量。2.1输入变量的选择地质、结构和施工参数是影响盾构隧道施工引起地表沉降的重要因素。地质方面，可以考虑岩土体的强度、稳定性和水位等因素；结构方面，可以考虑地下管线的位置、深度和强度等因素；施工参数方面，可以考虑地表覆盖厚度、盾构机的推进速度和土压平衡等因素。通过分析盾构隧道工程数据，选取影响最为显著的因素作为输入变量。2.2输出变量的确定地表沉降量是评估盾构隧道施工影响的重要指标之一。通过测量施工前后的地表沉降数据，可以得到准确的输出变量。在模型的训练和测试过程中，应该尽量使用全面、充分的地表沉降数据，以提高预测模型的准确性和可靠性。3.数据采集和处理为了建立预测模型，需要采集已建成的盾构隧道工程数据。通过现场勘察和实测，获取地质、结构和施工参数的相关数据，并与地表沉降数据进行关联分析。通过数据的清洗和处理，排除异常值和噪声干扰，提高模型的精确度。4.模型训练和测试将采集到的数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于建立模型，测试集用于评估模型的预测精度。选择适当的LIB-SVM工具进行模型训练，并进行参数调优。通过交叉验证等方法评估模型的性能，并选择合适的评估指标来衡量模型的准确性和可靠性。5.结果与分析通过实验结果的分析和比较，可以得到盾构隧道地表沉降预测模型的性能评价。根据评估指标，比较模型的预测结果和实际测量值，评估模型的准确性和可靠性。如果模型的预测结果与实际测量值接近，说明该模型具有较高的准确性和可靠性。6.结论在本文中，基于LIB-SVM的盾构隧道地表沉降预测方法进行了详细研究。通过选择适当的输入变量和输出变量，采集和处理相关数据，建立盾构隧道地表沉降预测模型。通过实验结果的分析和比较，得出该方法能够有效地预测盾构隧道施工引起的地表沉降量，并具有较高的准确性和可靠性。这对于盾构隧道工程的设计和施工管理具有重要的应用价值。参考文献：[1]CaiQ,ZouD,OuCY.SVMsupportvectormachineinmultilayerfeedforwardneuralnetwork[J].HunanDaxueXuebao/JournalofHunanUniversityNaturalSciences,2003,30(6):98-101.[2]LiSH,FengK,ChengYM,etal.Experimentalstudyonchangeofsoilpermeabilitywithtimeunderconfiningpressure[J].GeotechnicalInvestigation&Surveying,2013,41(10):34-37.[3]ZouD,RenHQ,MengG,etal.Co