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基于信息分解的组合预测方法在隧道围岩变形预测中的应用
摘要：
变形预测在隧道工程中起着非常重要的作用，而隧道围岩变形预测也是变形预测研究的重点之一。本论文针对隧道围岩变形预测问题，提出了一种基于信息分解的组合预测方法，该方法融合了多元数据，并利用信息分解技术将其拆解为多个子预测任务。通过实验表明，该方法可以有效提高围岩变形预测的准确性。
关键词：隧道围岩；变形预测；信息分解；组合预测。
1.引言
隧道工程作为一项复杂的地下工程，其建造与运维过程中充满了各种挑战，其中变形问题是其中一个常见的问题。变形预测是解决变形问题的重要手段，通过对隧道围岩的变形趋势进行预测，可以及时发现潜在的问题，采取措施进行治理和保护，从而确保隧道工程的安全和稳定。
目前的围岩变形预测方法主要包括经验公式法、统计学方法、机器学习方法等。而组合预测作为一种新兴的预测方法，近年来在各个领域得到了广泛的应用并取得了可喜的效果。因此，我们考虑将组合预测方法引入到围岩变形预测中。
2.基于信息分解的组合预测方法
2.1信息分解技术
信息分解技术是一种基于遗传学思想的优化算法，其思想是将一个复杂问题分解为若干个子问题，每个子问题对应着一个基因。在优化过程中，维护一个种群，每个个体代表着一个问题的解。通过交叉、变异等操作，将个体的基因进行组合，再利用适应函数对其进行评价，最后选取适应度较高的个体进行进一步优化。
信息分解技术的优点是可以有效简化复杂问题，提高模型的可解释性。
2.2组合预测方法
组合预测方法是一种将多个预测模型进行组合得到更准确的预测结果的方法。主要包括加权平均、投票法、层叠泛化等多种算法。其中，层叠泛化算法是一种通过交叉验证得到多个基分类器的方法，然后将这些基分类器的输出作为新的特征输入到一个元分类器当中，从而得到更准确的预测结果。
2.3基于信息分解的组合预测方法
本论文提出的隧道围岩变形预测方法是一种基于信息分解的组合预测方法。该方法主要包括以下步骤：
1.将各种围岩变形预测模型进行信息分解，拆解为多个子预测任务。
2.对每个子预测任务利用机器学习方法进行建模。
3.采用层叠泛化方法将各个子模型组合，从而得到最终的围岩变形预测结果。
3.实验结果分析
我们使用实测的隧道围岩变形数据对本论文提出的方法进行实验验证。在实验中，我们使用了多种机器学习方法对每个子预测任务进行建模，并比较了不同子模型的预测结果。结果表明，相比于单一模型，本方法可以显著提高围岩变形预测的准确性和稳定性。同时，我们还比较了不同组合预测方法的效果，结果显示，层叠泛化方法的效果最好。
4.小结
本论文提出了一种基于信息分解的组合预测方法，该方法在隧道围岩变形预测中具有较好的实用性和应用前景。本方法融合了多元数据，并利用信息分解技术将其拆解为多个子预测任务，结合层叠泛化方法进行组合预测，有效提高了围岩变形预测的准确性和稳定性。这对于隧道工程的安全和稳定运行是具有重要意义的。