基于機器學習的地鐵隧道最大地表沉降預(yù)測方法

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摘要：研究地鐵隧道施工引起的沉降一直是隧道研究中的熱點問題。但是由于地層復雜性和施工參數(shù)多變性，用經(jīng)驗公式或者數(shù)值模擬預(yù)測隧道掘進引發(fā)的地面最大沉降難以兼顧易用性和準確性。近幾年隨著機器學習理論的深入研究、計算機軟硬件技術(shù)的快速發(fā)展，機器學習等新興算法正在被越來越多地運用于預(yù)測地面最大沉降。本文采用兩種機器學習算法（隨機森林和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），以隧道幾何參數(shù)、盾構(gòu)機施工參數(shù)和地質(zhì)參數(shù)作為輸入，對隧道施工過程中引發(fā)的地面最大沉降進行預(yù)測分析。（剩余7905字）