智能三维位移反分析法在浅埋偏压隧道中的应用
万良勇1
张雪峰2
刘开云1
1.北京交通大学土木建筑工程学院,北京,1000442.北京工业大学城市与工程安全减灾省部共建教育部重点实验室,北京,100124
摘要：支持向量机(Support Vector Machines,SVM)算法具有小样本、全局优化和泛化性能好的优点,且不存在过拟合的弊病.结合张石高速北口隧道浅埋偏压段的施工,将一种改进的支持向量机算法引入隧道工程位移反分析,并采用遗传算法在样本训练阶段自动搜索训练效果最优的SVM参数,建立起围岩力学和初始地应力参数与洞周位移的非线性SVM映射；然后,以遗传算法在围岩力学和初始地应力参数范围内,自动搜索能使SVM计算位移与实测位移最接近的参数组合,完成围岩力学和初始地应力参数的智能辨识.应用结果表明,这种新型的智能位移反分析法能在监测数据有限的情况下,高精度地反演辨识围岩力学与初始地应力场参数,为围岩变形超前预报提供计算参数以指导施工,并为类似工程提供借鉴.
关键词：隧道工程智能反分析支持向量回归遗传算法直接优化法
分类号：U452.2(隧道工程)
资助基金：中央高校基本科研业务费专项(2011JBM267)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 29-33 )
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