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基于支持向量机的软岩隧道大变形预测模型及应用 被引量:14

Large deformation prediction model of soft rock tunnel based on support vector machine and its application
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摘要 为软岩隧道支护设计提供数据支撑及防止大变形导致安全事故,基于对具有小样本、非线性、高维度等特点的实际问题预测具有明显优点的支持向量机理论,构建软岩隧道大变形预测模型,并通过最小二乘法的优化获得最优模型;依据实际隧道工程案例,对不同核函数扩展常数及不同惩罚参数C的预测模型分别和隧道实际变形进行对比分析,获得σ和C的建议值分别为1.0和50。经实际工程检验发现,隧道拱顶、左右拱肩及左右拱腰5个特征点的隧道围岩变形预测结果,与隧道实际变形趋势基本一致,且预测曲线可较好地呈现隧道收敛及持续变形的部位,并根据预测趋势提出主要的变形控制措施。根据预测趋势,对软岩变形提出了早预报、预加固、少扰动、留空间、勤量测的控制措施。
作者 熊鹏 饶军应 孔德禹 彭星 席作为 王亚奇 XIONG Peng;RAO Junying
出处 《水利规划与设计》 2021年第12期140-148,共9页 Water Resources Planning and Design
基金 国家自然科学基金资助项目(51968010,51608141) 贵州省科技基金(黔省专合字[2012]63号,黔科合平台人才[2017]5788)。
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参考文献27

二级参考文献743

共引文献4019

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