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考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测
被引量：
1
1
作者
李庆民
闫长斌
+3 位作者
姚西桐
杨公标
杨风威
杨继华
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期4043-4056,共14页
隧道掘进机(TBM)施工对地质条件非常敏感,一旦发生事故会造成严重的工期延误和巨大的经济损失。本文在对TBM利用率影响因素进行统计分析和对输入参数进行优选的基础上,以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实例为依托,将天牛须搜...
隧道掘进机(TBM)施工对地质条件非常敏感,一旦发生事故会造成严重的工期延误和巨大的经济损失。本文在对TBM利用率影响因素进行统计分析和对输入参数进行优选的基础上,以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实例为依托,将天牛须搜索优化方法与增强回归树算法进行耦合,提出一种考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测模型(BAS-BRT);将该模型预测结果与粒子群优化-增强回归树耦合模型(PSO-BRT)预测结果进行对比分析,并通过现场实测数据验证TBM利用率预测模型BAS-BRT的有效性及其对典型地质段施工风险的适应性。研究结果表明:天牛须优化算法的自适应特点能够真实反映TBM施工中出现的不确定性问题,增强回归树算法可实现模型的全局最优化迭代,TBM利用率预测模型BAS-BRT具有较高的预测精度、较好的泛化性能,同时具有良好的并行处理能力与鲁棒性。
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关键词
隧道掘进机(TBM)
设备利用率
不确定性
天牛须搜索方法
增强回归树
施工风险
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职称材料
题名
考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测
被引量：
1
1
作者
李庆民
闫长斌
姚西桐
杨公标
杨风威
杨继华
机构
中铁十四局集团有限公司
中国铁建水下隧道工程实验室
郑州大学土木工程学院
广西交通设计集团有限公司
水利部黄河流域水治理与水安全重点实验室(筹)
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期4043-4056,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(41972270)
中铁十四局集团有限公司科技研发计划课题(9137000016305598912021C03)
水利部黄河流域水治理与水安全重点实验室(筹)研究基金资助项目(2022-SYSJJ-06)。
文摘
隧道掘进机(TBM)施工对地质条件非常敏感,一旦发生事故会造成严重的工期延误和巨大的经济损失。本文在对TBM利用率影响因素进行统计分析和对输入参数进行优选的基础上,以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工实例为依托,将天牛须搜索优化方法与增强回归树算法进行耦合,提出一种考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测模型(BAS-BRT);将该模型预测结果与粒子群优化-增强回归树耦合模型(PSO-BRT)预测结果进行对比分析,并通过现场实测数据验证TBM利用率预测模型BAS-BRT的有效性及其对典型地质段施工风险的适应性。研究结果表明:天牛须优化算法的自适应特点能够真实反映TBM施工中出现的不确定性问题,增强回归树算法可实现模型的全局最优化迭代,TBM利用率预测模型BAS-BRT具有较高的预测精度、较好的泛化性能,同时具有良好的并行处理能力与鲁棒性。
关键词
隧道掘进机(TBM)
设备利用率
不确定性
天牛须搜索方法
增强回归树
施工风险
Keywords
tunnel boring machine(TBM)
utilization
uncertainty
search method of beetle
boosted regression tree
construction risk
分类号
U455 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
TV554 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测
李庆民
闫长斌
姚西桐
杨公标
杨风威
杨继华
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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