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紧邻大型深基坑的地铁隧道沉降预测方法研究

发布时间:2018-04-11 16:56

  本文选题:地铁隧道 + 沉降预测 ; 参考:《现代隧道技术》2014年06期


【摘要】:针对紧邻大型深基坑的地铁隧道因其变形影响因素复杂、变形控制严格而难以准确预测其沉降变形的问题,文章引入对小样本、复杂、非线性数据具有优越预测性能的支持向量机理论,并利用蚁群优化算法搜索支持向量机最优参数组合,建立了优化的支持向量机预测模型。应用该模型对南京市地铁1号线某段隧道的预测结果表明,该模型预测精度高,能够准确反映隧道变形趋势,可以满足紧邻大型深基坑地铁隧道沉降预测的要求。
[Abstract]:In view of the problem that it is difficult to accurately predict the settlement deformation of subway tunnel adjacent to large deep foundation pit due to its complex deformation factors and strict deformation control, the paper introduces a small sample, which is complex.The theory of support vector machine (SVM) with superior predictive performance for nonlinear data is presented. The optimal support vector machine (SVM) prediction model is established by searching the optimal parameter combination of SVM using ant colony optimization (ACO) algorithm.The application of the model to a section of subway tunnel of Nanjing Metro Line 1 shows that the model has high prediction accuracy, can accurately reflect the deformation trend of the tunnel, and can meet the requirements of the subway tunnel settlement prediction next to the large deep foundation pit.
【作者单位】: 浙江省水利水电勘测设计院;浙江省电力设计院;河海大学地球科学与工程学院;
【分类号】:U231.3;U456.31

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

1 曹占辉;李言俊;;基于支持向量机和蚁群算法的空间目标分类[J];航空计算技术;2008年03期

2 魏俊;周步祥;林楠;邢义;;基于蚁群支持向量机的短期负荷预测[J];电力系统保护与控制;2009年04期

3 阮顺良;胡士兵;楼永良;;基坑工程对邻近地铁隧道影响及控制措施研究[J];现代隧道技术;2012年01期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 王奔;冷北雪;张喜海;单纕,

本文编号:1736860


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