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基于VMD与加权RF的TBM掘进速度预测SHAP解释模型
1
作者
张建明
侍克斌
+3 位作者
贾运甫
任志强
巴合特别克·达拉依汗
刘昭
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第5期1012-1028,共17页
为较准确地实现TBM掘进速度(PR)的预测,构建一套基于加权随机森林(RF)结合变分模态分解(VMD)的集成学习预测模型。模型建立过程中,通过收集来自KS隧洞与兰州水源地输水隧洞中涵盖不同岩性下的数据,利用VMD对数据进行4次模态分解,在保留...
为较准确地实现TBM掘进速度(PR)的预测,构建一套基于加权随机森林(RF)结合变分模态分解(VMD)的集成学习预测模型。模型建立过程中,通过收集来自KS隧洞与兰州水源地输水隧洞中涵盖不同岩性下的数据,利用VMD对数据进行4次模态分解,在保留数据特性的同时去除最高频噪音;采用SHAP对未加权传统RF从模型贡献角度进行特征度量,以此实现未加权传统RF加权,并使用RFECV与网格搜索对加权RF进行特征遴选、超参数优化;通过实际工程对模型的性能进行验证,基于SHAP理论对模型从全局与局部进行解释。结果表明:1)所建模型预测精度较高,其在测试集上的均方根误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)与决定系数(R^(2))分别为0.0649(m/h)^(2)、0.1875 m/h、0.9254。2)在实际工程的验证中,模型取得了MSE=0.0503(m/h)^(2)、MAE=0.1613 m/h、R^(2)=0.9505的性能表现,精度理想,且性能均高于常用的深度神经网络、支持向量回归、未加权传统RF。3)经过VMD处理可有效提升PR的预测精度,处理后的模型在测试集上MSE、MAE、R^(2)分别提升了82.50%、59.00%、33.25%。4)岩石单轴抗压强度是精准预测PR时最重要的因素,地质参数在预测中的交互性明显优于掘进参数。预测分析重要洞段的PR时,需结合全局与局部2个角度进行综合分析。
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关键词
TBM隧道
TBM
掘进
性能
净掘进速度预测
变分模态分解
随机森林
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职称材料
题名
基于VMD与加权RF的TBM掘进速度预测SHAP解释模型
1
作者
张建明
侍克斌
贾运甫
任志强
巴合特别克·达拉依汗
刘昭
机构
新疆水利水电勘测设计研究院有限责任公司
新疆农业大学水利与土木工程学院
新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室
新疆水发建设集团有限公司
出处
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第5期1012-1028,共17页
基金
“新疆水利工程安全与水灾害防治重点实验室”2022年研究项目(ZDSYS-YJS-2022-08)。
文摘
为较准确地实现TBM掘进速度(PR)的预测,构建一套基于加权随机森林(RF)结合变分模态分解(VMD)的集成学习预测模型。模型建立过程中,通过收集来自KS隧洞与兰州水源地输水隧洞中涵盖不同岩性下的数据,利用VMD对数据进行4次模态分解,在保留数据特性的同时去除最高频噪音;采用SHAP对未加权传统RF从模型贡献角度进行特征度量,以此实现未加权传统RF加权,并使用RFECV与网格搜索对加权RF进行特征遴选、超参数优化;通过实际工程对模型的性能进行验证,基于SHAP理论对模型从全局与局部进行解释。结果表明:1)所建模型预测精度较高,其在测试集上的均方根误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)与决定系数(R^(2))分别为0.0649(m/h)^(2)、0.1875 m/h、0.9254。2)在实际工程的验证中,模型取得了MSE=0.0503(m/h)^(2)、MAE=0.1613 m/h、R^(2)=0.9505的性能表现,精度理想,且性能均高于常用的深度神经网络、支持向量回归、未加权传统RF。3)经过VMD处理可有效提升PR的预测精度,处理后的模型在测试集上MSE、MAE、R^(2)分别提升了82.50%、59.00%、33.25%。4)岩石单轴抗压强度是精准预测PR时最重要的因素,地质参数在预测中的交互性明显优于掘进参数。预测分析重要洞段的PR时,需结合全局与局部2个角度进行综合分析。
关键词
TBM隧道
TBM
掘进
性能
净掘进速度预测
变分模态分解
随机森林
Keywords
tunnel boring machine(TBM)tunnel
TBM tunneling performance
net penetration rate prediction
variational mode decomposition
random forest
分类号
U45 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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作者
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1
基于VMD与加权RF的TBM掘进速度预测SHAP解释模型
张建明
侍克斌
贾运甫
任志强
巴合特别克·达拉依汗
刘昭
《隧道建设（中英文）》
CSCD
北大核心
2024
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