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基于LIB-SVM的盾构隧道地表沉降预测方法研究
摘要
本文采用LIB-SVM算法，针对盾构隧道地表沉降问题进行研究。首先，对盾构隧道施工的影响因素进行分析，并提取出与地表沉降密切相关的因素作为特征。然后，采用LIB-SVM算法进行模型建立，并结合已有的盾构隧道实际施工情况进行模型训练。最后，利用建立好的模型对未来隧道施工的地表沉降进行预测。
研究表明，采用LIB-SVM算法进行盾构隧道地表沉降预测具有较好的精度和鲁棒性，能够为盾构隧道施工提供更加有效的技术支持。本文的研究成果对于盾构隧道施工的科学管理具有重要的意义，值得进一步的深入研究和推广应用。
关键词：盾构隧道；地表沉降；LIB-SVM算法；预测模型
Abstract
Inthispaper,theLIB-SVMalgorithmwasusedtostudythesurfacesubsidenceproblemofshieldtunnels.Firstly,theinfluencingfactorsofshieldtunnelconstructionwereanalyzed,andthefactorscloselyrelatedtosurfacesubsidencewereextractedasfeatures.Then,theLIB-SVMalgorithmwasusedtoestablishthemodel,andthemodelwastrainedwiththeactualconstructionsituationofexistingshieldtunnels.Finally,theestablishedmodelwasusedtopredictthesurfacesubsidenceoffuturetunnelconstruction.
TheresearchshowsthatusingtheLIB-SVMalgorithmforpredictingsurfacesubsidenceofshieldtunnelshasgoodaccuracyandrobustness,whichcanprovidemoreeffectivetechnicalsupportforshieldtunnelconstruction.Theresearchresultsofthispaperhaveimportantsignificanceforthescientificmanagementofshieldtunnelconstruction,andareworthyoffurtherresearchandapplication.
Keywords:shieldtunnel;surfacesubsidence;LIB-SVMalgorithm;predictionmodel
一、问题陈述
盾构隧道施工对地表的沉降问题一直是工程技术难点之一，人们对于如何预测和控制地表沉降问题一直深入研究。针对这一问题，本文采用LIB-SVM算法对盾构隧道地表沉降进行预测。
二、研究目标
1.分析盾构隧道施工的影响因素，提取与地表沉降密切相关的因素作为特征。
2.建立基于LIB-SVM算法的盾构隧道地表沉降预测模型，并结合已有的盾构隧道实际施工情况进行模型训练。
3.利用建立好的模型对未来隧道施工的地表沉降进行预测，为盾构隧道施工提供更加有效的技术支持。
三、方法论
1.盾构隧道地表沉降影响因素分析
通过对盾构隧道施工中的环境因素、地质因素、工程因素等方面进行分析，确定对盾构隧道地表沉降影响最大的因素。
2.特征提取
将分析得到的影响因素作为特征，通过实验和统计验证筛选出与地表沉降密切相关的特征。
3.建立基于LIB-SVM算法的预测模型
将特征作为输入，地表沉降量作为输出，利用LIB-SVM算法建立预测模型。
4.模型训练
利用已有的盾构隧道实际施工情况，对建立好的预测模型进行训练和优化。
5.预测模型应用
利用建立好的模型对未来隧道施工的地表沉降进行预测，并提供相应的技术支持和建议。
四、预期成果
本文研究采用LIB-SVM算法对盾构隧道地表沉降进行预测，能够为盾构隧道施工提供更加有效的技术支持，并对于盾构隧道施工的科学管理具有重要的意义。