基于SVM-BP模型非完整数据的隧道围岩挤压变形预测

作     者：黄震 廖敏杏 张皓量 张加兵 马少坤 HUANG Zhen;LIAO Minxing;ZHANG Haoliang;ZHANG Jiabing;MA Shaokun

作者机构：广西大学土木建筑工程学院南宁530004 广西大学工程防灾与结构安全重点实验室南宁530004 

基　　金：国家自然科学基金项目(51978668) 广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2020KY01011) 广西壮族自治区大学生创新创业训练计划项目(202010593030) 

出 版 物：《现代隧道技术》 (Modern Tunnelling Technology)

年 卷 期：2020年第57卷第S1期

页      码：129-138页

摘      要：采用一种可靠的方法预测隧道围岩挤压变形对隧道的设计与施工至关重要。文章构建了用于围岩挤压变形分类的SVM-BP组合模型,通过设计不同特征参数和3种分类器“SVM模型、BP模型、SVM-BP组合模型”用于隧道挤压预测的试验,分析了不同模型的预测准确性和特征参数对预测结果的影响,验证了SVM-BP模型的可靠性。研究结果表明:采用隧道直径D、隧道埋深H、岩石质量指数Q和支撑刚度K这4个特征可较好地反映围岩挤压变形的分类效果;SVM-BP模型组合了SVM和BP神经网络模型的优点,具有灵活的非线性建模能力和大规模信息的并行处理能力,因此,SVM-BP模型比SVM和BP模型的分类性能更优;D,H和K这3个指标共同耦合对隧道围岩挤压变形预测结果的影响较大。

主 题 词：隧道挤压 变形预测 SVM-BP 分类器性能 机器学习 

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：10.13807/j.cnki.mtt.2020.S1.017

馆 藏 号：203993790...