本文選題：廣州地鐵　切入點(diǎn)：盾構(gòu)機(jī)　出處：《暨南大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著城市地下鐵路建設(shè)的快速發(fā)展,盾構(gòu)隧道施工技術(shù)由于其良好的地層適應(yīng)性和安全性等優(yōu)點(diǎn)城市地鐵建設(shè)中得到廣泛的應(yīng)用。在實(shí)際隧道工程中,盾構(gòu)施工引起的地表沉降往往容易引發(fā)相關(guān)安全問題,因此,地表沉降預(yù)測和控制成為了工程界最為關(guān)注的問題之一。針對該問題,以廣州地鐵十三號線新塘~官湖區(qū)段工程為背景,結(jié)合時下熱門的大數(shù)據(jù)理念,選取合適的機(jī)器學(xué)習(xí)方法對工程相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從而實(shí)現(xiàn)對地表沉降預(yù)測的研究。研究內(nèi)容主要包括:1、將盾構(gòu)施工參數(shù)分為盾構(gòu)機(jī)掘進(jìn)參數(shù)和水文地質(zhì)參數(shù)兩類,利用實(shí)際工程數(shù)據(jù)研究討論了不同參數(shù)對地表沉降的影響,總結(jié)了影響地表沉降的主要因素。2、利用已有的經(jīng)驗(yàn)公式和理論公式分別對實(shí)際工程數(shù)據(jù)對進(jìn)行擬合對比,證明了Peck公式更適用于實(shí)際工程沉降預(yù)測,并統(tǒng)計出該區(qū)段沉降橫向分布規(guī)律。3、針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易過擬合和“維數(shù)爆炸”的缺點(diǎn),創(chuàng)新性地采取支持向量回歸機(jī)(SVR)算法對Peck公式中的地表中心沉降值參數(shù)進(jìn)行預(yù)測改進(jìn)。通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撏茖?dǎo)闡明SVR算法原理,并利用其對地表沉降進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測。引入相對誤差和均方誤差(MSE)作為模型的評估標(biāo)準(zhǔn),對比不同參數(shù)對于模型的影響,結(jié)果表明盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)對地表沉降具有較大的影響。4、最后通過與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行對比來驗(yàn)證該方法的有效性,結(jié)果表明SVR模型比BP具有更好的估計能力。
[Abstract]:With the rapid development of urban underground railway construction, shield tunnel construction technology has been widely used in urban subway construction because of its good stratum adaptability and safety. The ground subsidence caused by shield tunneling is often easy to lead to safety problems. Therefore, the prediction and control of surface settlement has become one of the most concerned problems in the engineering field. Based on the project of Xintang to Guanghu section of Guangzhou Metro Line 13, combined with the popular concept of big data, we select the appropriate machine learning method to deal with the relevant data of the project. The main contents of the research include: 1, the shield construction parameters are divided into shield tunneling parameters and hydrogeological parameters, and the influence of different parameters on surface subsidence is discussed by using the actual engineering data. This paper summarizes the main factors that affect the surface settlement. The empirical formula and the theoretical formula are used to fit and contrast the actual engineering data respectively. It is proved that the Peck formula is more suitable for the prediction of the actual engineering settlement. The lateral distribution rule of settlement in this section. 3. Aiming at the disadvantages of the traditional neural network, it is easy to over-fit and "dimension explosion". In this paper, the support vector regression (SVR) algorithm is used to predict the surface center settlement parameters in the Peck formula. The principle of the SVR algorithm is explained through rigorous theoretical derivation. The relative error and mean square error (MSE) are introduced as the evaluation criteria of the model, and the effects of different parameters on the model are compared. The results show that the shield tunneling parameters have a great influence on the surface subsidence. Finally, the effectiveness of the method is verified by comparing it with the traditional BP neural network method. The results show that the SVR model has better estimation ability than BP.
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U455.43;U231.3

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本文編號：1662398