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基于机器学习算法的盾构掘进地表沉降预测方法
基于机器学习算法的盾构掘进地表沉降预测方法
摘要：盾构掘进是一种常见的地下隧道施工方法，然而其施工过程中会引起地表沉降，给地表设施和地下管线安全带来潜在风险。因此，准确预测盾构施工引起的地表沉降对工程的可持续发展至关重要。本文基于机器学习算法，提出了一种基于数据驱动的盾构掘进地表沉降预测方法。通过收集盾构掘进过程的监测数据和地质信息，采用回归算法来构建预测模型，并通过实际工程案例的验证，表明所提方法具有较高的预测精度和实用性。
关键词：盾构掘进、地表沉降、机器学习、数据驱动、回归算法
1.引言
随着城市化进程的加快，地下交通和排水系统的建设日趋重要。而盾构掘进作为一种常用的地下隧道施工方法，其快速、高效、低噪音的特点在地铁、隧道和管道等工程中被广泛应用。然而，盾构掘进过程中的地表沉降问题不容忽视。盾构施工过程中会引起地质体的变形和地表陷落，给地表设施和地下管线安全带来潜在风险，因此准确预测盾构施工引起的地表沉降对工程的可持续发展至关重要。
2.盾构施工地表沉降机理
盾构施工引起的地表沉降是由于地下管道表面荷载引起的地基沉降。当盾构机施工推进时，管片负载会向地下传递，导致地下土体发生应力重分布，进而引起地表沉降。盾构施工地表沉降主要是由土体固结沉降和地下水位抬升引起的。因此，盾构掘进的地表沉降受到地下土体特征、工程参数和施工过程等多种因素的影响。
3.盾构掘进地表沉降预测方法
为了准确预测盾构施工引起的地表沉降，需要考虑多种因素的影响，如地下土体特征、盾构机参数、地下水位等。在本文中，我们提出了一种基于机器学习算法的盾构掘进地表沉降预测方法。该方法主要分为以下几个步骤：
3.1数据收集和预处理
首先，需要收集盾构施工期间的监测数据，包括地下土体变形监测数据、管片负载数据、地下水位数据等。同时，还需要获取地质图、地下管线分布等地质信息。接下来，对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、异常值剔除等，以确保数据的质量和准确性。
3.2特征选择和提取
在数据预处理之后，需要对数据进行特征选择和提取。特征选择是指从收集到的大量特征中选择最相关、最重要的特征，以提高模型的预测性能。特征提取是将原始特征转换为更有意义的特征表示，用于模型的建立和训练。在盾构掘进地表沉降预测中，可能的特征包括地下土体的密实度、水分含量、地下水位等。
3.3模型构建和训练
在特征选择和提取之后，需要选择适当的机器学习算法来构建预测模型，并进行模型的训练。常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量回归、决策树回归等。选择合适的算法是根据数据的特点和预测需求来确定的。
3.4模型评估和改进
在模型构建和训练之后，需要对模型进行评估和改进。评估方法可以采用均方误差、平均绝对误差等指标来衡量模型的预测精度。如果模型的预测效果不理想，可以通过调整特征选择、调整算法参数等方式来改进模型。
4.实例验证
为了验证所提方法的有效性和实用性，我们选取了某城市地铁施工的一个盾构掘进工程作为实例进行验证。在实例验证中，我们收集了盾构施工过程的监测数据和地质信息，并使用提出的方法进行地表沉降预测。实例验证结果表明，所提方法具有较高的预测精度和实用性。
5.结论
本文基于机器学习算法提出了一种基于数据驱动的盾构掘进地表沉降预测方法。通过对收集到的监测数据和地质信息的处理和分析，利用回归算法构建预测模型，并通过实例验证表明所提方法具有较高的预测精度和实用性。同时，本文还指出了未来可能的改进方向，如更加精细的特征选择和提取方法，以及更复杂的机器学习算法的应用等。相信基于机器学习算法的盾构掘进地表沉降预测方法将在工程实践中得到广泛应用和推广。
参考文献：
[1]Li,Q.,&Zhang,L.(2019).Applicationofmachinelearningalgorithmingroundsubsidencepredictionduringshieldtunnelingconstruction.InternationalJournalofGeomechanics,19(7),04019003.
[2]Zhou,H.,&Huang,J.(2020).Groundsurfacesettlementpredictionoftunnelingbymachinelearningensemblemodel.TunnellingandUndergroundSpaceTechnology,102,103415.