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基于NMI-SS-FOA优化极限学习机的隧道变形预测模型 被引量：2
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作者 姜平 徐剑波 +3 位作者 杨熙 许文军 任若微 罗学东 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期48-56,共9页
为确保隧道施工在安全、经济和高效方面的要求得以满足,对隧道变形进行准确预测是十分必要的。针对隧道变形数据具有非线性和时序性等特征,提出了一种基于NMI-SS-FOA优化极限学习机(ELM)的隧道变形预测模型。该模型首先通过NMI(归一化... 为确保隧道施工在安全、经济和高效方面的要求得以满足,对隧道变形进行准确预测是十分必要的。针对隧道变形数据具有非线性和时序性等特征,提出了一种基于NMI-SS-FOA优化极限学习机(ELM)的隧道变形预测模型。该模型首先通过NMI(归一化互信息)法筛选出影响隧道变形的关键参数,将筛选后的参数作为数据集,然后基于扇区搜索机制的果蝇优化算法优化下的极限学习机(SS-FOA-ELM)来预测隧道的变形,并与数学统计预测模型、BP神经网络模型、随机森林方法、SVR(支持向量回归)模型和ELM模型的预测结果进行对比。结果表明:NMI-SS-FOA优化极限学习机的隧道变形预测模型能有效预测隧道变形,其预测结果对应的均方根误差(E_(RMSE))、平均绝对百分比误差(EMAPE)、a_(10)指数(a_(10))和决定系数(R^(2))分别为5.06、19.42%、0.932和0.607,其预测效果较其他预测模型更好;覆盖层厚度(H)、岩体黏聚力(C_(rm))和岩体内摩擦角(φ_(rm))对预测结果影响较大。研究结果可以为隧道施工引起的隧道变形预测和控制提供参考。 展开更多
关键词 隧道工程 变形预测 优化算法 极限学习机 归一化互信息法
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