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基于改进Stacking多模型融合的高速公路隧道建设碳排放预测模型
1
作者
吴佳润
林宇亮
+1 位作者
邢浩
宁曦
《湖南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期57-65,共9页
隧道工程作为交通基础设施的重要组成部分,其建设过程中的碳排放问题日益受到关注.构建合理的隧道建设碳排放预测模型为控制隧道工程碳排放量、实现隧道减碳设计提供重要的科学依据.据此,以勐绿高速公路隧道工程建设为依托,考虑围岩级...
隧道工程作为交通基础设施的重要组成部分,其建设过程中的碳排放问题日益受到关注.构建合理的隧道建设碳排放预测模型为控制隧道工程碳排放量、实现隧道减碳设计提供重要的科学依据.据此,以勐绿高速公路隧道工程建设为依托,考虑围岩级别、隧道总长度等12个特征参数,建立了120个隧道不同衬砌设计每延米隧道建设碳排放样本.在传统Stacking算法的基础上,提出了一种改进Stacking多模型融合的隧道建设碳排放预测方法.通过残差赋权方式组合基学习器交叉验证得到的各训练模型,降低了对噪声的敏感性.并以原始训练集和组合基学习器的预测结果作为元学习器输入,保留了原始数据集的信息.研究结果表明,改进Stacking算法预测碳排放量与实际碳排放量的均方根误差(E_(RMSE))、平均绝对误差(E_(MAE))以及决定系数(R^(2))不仅优于3种单一基学习器,也优于传统Stacking算法.因此,推荐将改进Stacking算法用于隧道建设碳排放预测.
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关键词
隧道建设
碳排放
单一基学习器
Stacking模型融合
预测模型
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职称材料
题名
基于改进Stacking多模型融合的高速公路隧道建设碳排放预测模型
1
作者
吴佳润
林宇亮
邢浩
宁曦
机构
中南大学土木工程学院
中铁七局集团第四工程有限公司
中南大学高速铁路建造技术国家工程研究中心
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期57-65,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51878667)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30830)。
文摘
隧道工程作为交通基础设施的重要组成部分,其建设过程中的碳排放问题日益受到关注.构建合理的隧道建设碳排放预测模型为控制隧道工程碳排放量、实现隧道减碳设计提供重要的科学依据.据此,以勐绿高速公路隧道工程建设为依托,考虑围岩级别、隧道总长度等12个特征参数,建立了120个隧道不同衬砌设计每延米隧道建设碳排放样本.在传统Stacking算法的基础上,提出了一种改进Stacking多模型融合的隧道建设碳排放预测方法.通过残差赋权方式组合基学习器交叉验证得到的各训练模型,降低了对噪声的敏感性.并以原始训练集和组合基学习器的预测结果作为元学习器输入,保留了原始数据集的信息.研究结果表明,改进Stacking算法预测碳排放量与实际碳排放量的均方根误差(E_(RMSE))、平均绝对误差(E_(MAE))以及决定系数(R^(2))不仅优于3种单一基学习器,也优于传统Stacking算法.因此,推荐将改进Stacking算法用于隧道建设碳排放预测.
关键词
隧道建设
碳排放
单一基学习器
Stacking模型融合
预测模型
Keywords
tunnel construction
carbon emissions
single base learner
stacking model integration
prediction model
分类号
U455 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Stacking多模型融合的高速公路隧道建设碳排放预测模型
吴佳润
林宇亮
邢浩
宁曦
《湖南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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