基于VMD与加权RF的TBM掘进速度预测SHAP解释模型

作     者：张建明 侍克斌 贾运甫 任志强 巴合特别克·达拉依汗 刘昭 ZHANG Jianming;SHI Kebin;JIA Yunfu;REN Zhiqiang;BAHETEBIEKE Dalayihan;LIU Zhao

作者机构：新疆水利水电勘测设计研究院有限责任公司新疆乌鲁木齐830000 新疆农业大学水利与土木工程学院新疆乌鲁木齐830052 新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室新疆乌鲁木齐830052 新疆水发建设集团有限公司新疆乌鲁木齐830063 

基　　金：“新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室”2022年研究项目(ZDSYS-YJS-2022-08) 

出 版 物：《隧道建设（中英文）》 (Tunnel Construction)

年 卷 期：2024年第44卷第5期

页      码：1012-1028页

摘      要：为较准确地实现TBM掘进速度(PR)的预测,构建一套基于加权随机森林(RF)结合变分模态分解(VMD)的集成学习预测模型。模型建立过程中,通过收集来自KS隧洞与兰州水源地输水隧洞中涵盖不同岩性下的数据,利用VMD对数据进行4次模态分解,在保留数据特性的同时去除最高频噪音;采用SHAP对未加权传统RF从模型贡献角度进行特征度量,以此实现未加权传统RF加权,并使用RFECV与网格搜索对加权RF进行特征遴选、超参数优化;通过实际工程对模型的性能进行验证,基于SHAP理论对模型从全局与局部进行解释。结果表明:1)所建模型预测精度较高,其在测试集上的均方根误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)与决定系数(R^(2))分别为0.0649(m/h)^(2)、0.1875 m/h、0.9254。2)在实际工程的验证中,模型取得了MSE=0.0503(m/h)^(2)、MAE=0.1613 m/h、R^(2)=0.9505的性能表现,精度理想,且性能均高于常用的深度神经网络、支持向量回归、未加权传统RF。3)经过VMD处理可有效提升PR的预测精度,处理后的模型在测试集上MSE、MAE、R^(2)分别提升了82.50%、59.00%、33.25%。4)岩石单轴抗压强度是精准预测PR时最重要的因素,地质参数在预测中的交互性明显优于掘进参数。预测分析重要洞段的PR时,需结合全局与局部2个角度进行综合分析。

主 题 词：TBM隧道 TBM掘进性能 净掘进速度预测 变分模态分解 随机森林 

学科分类：081406[081406] 08[工学] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3973/j.issn.2096-4498.2024.05.010

馆 藏 号：203128220...