本文選題：隧道 + 超挖��； 參考：《現(xiàn)代隧道技術》2015年03期

【摘要】：隧道超挖會增加施工成本,有可能還會引發(fā)坍塌、大變形等問題。文章以明山隧道超挖控制工程為例,分析了其超挖特征,并構建了以爆破參數為試驗常量、有效地質參數為輸入量、實際超挖量為輸出量的預測模型。通過采用線性(FDA)、非線性(CG)和智能預測(SVM)方法對隧道超挖進行了預測和判別比較,結果表明:3種預測方法的相關性系數(R2)分別為0.694,0.718和0.947;其中,FDA預測模型相關性系數最小,CG預測模型較FDA預測模型的相關性系數精度有微小提高,SVM預測模型具有最高的相關性系數,預測精度顯著提高,且在數據變化突兀點仍能表現(xiàn)出較強的適應性;SVM預測模型可以實現(xiàn)高精度定量的超挖優(yōu)化預測,而CG預測模型可以提供快速且精度可控的簡單預測。
[Abstract]:Tunnel overexcavation will increase construction cost, may also lead to collapse, large deformation and other problems. Taking Mingshan tunnel overbreak control project as an example, the characteristics of overexcavation are analyzed, and a prediction model with blasting parameters as test constant, effective geological parameters as input and actual overexcavation as output is constructed. By using linear FDAG, nonlinear CGG) and intelligent prediction (SVM) method, the tunnel overbreak is predicted and compared. The results showed that the correlation coefficient (R2) of the three prediction methods was 0.694 and 0.947, respectively. The minimum correlation coefficient of the FDA prediction model and the CG prediction model had the highest correlation coefficient compared with that of the FDA prediction model, and the accuracy of the CG model was slightly higher than that of the FDA prediction model, and the correlation coefficient of the CG model was higher than that of the FDA prediction model. The accuracy of prediction is improved significantly, and the SVM prediction model can achieve high precision and quantitative overbreak optimization prediction, while CG prediction model can provide simple prediction with fast and controllable precision.
【作者單位】： 中國地質大學(武漢)巖土鉆掘與防護教育部工程研究中心;中國地質大學(武漢)工程學院;湖南大學土木工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(41402259) 湖北省自然科學基金重點項目(2013CFA110) 中國地質大學(武漢)教學實驗室開放基金(SKJ2013103)
【分類號】：U452.11;U456.3

【參考文獻】

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本文編號：2033484