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题名基于IFATA-KELM软岩隧道变形预测方法研究
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作者
郭栋梁
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机构
中铁十八局集团第三工程有限公司
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出处
《广东交通职业技术学院学报》
2025年第2期33-38,共6页
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文摘
为实现对软岩隧道变形的准确预测,提出了一种改进海市蜃楼优化算法(IFATA)优化核极限学习机(KELM)的软岩隧道变形预测方法。针对海市蜃楼优化算法(FATA)存在局部停滞现象,融合佳点集初始化、自适应莱维飞行传播和量子t分布变异策略提出了IFATA算法,提高了算法的寻优性能,进一步将IFATA应用于优化KELM模型参数,以此构建了IFATA-KELM软岩隧道变形预测模型。以在建某软岩隧道工程为例,验证了IFATA-KELM模型的有效性和适用性,结果表明:对于软岩隧道变形问题,IFATA-KELM模型预测精度优于BP、KELM、FATA-KELM模型,这也表明了IFATA-KELM预测模型具有较强的工程适用性,为隧道变形预测提供了新的途径。
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关键词
软岩隧道
变形预测
海市蜃楼优化算法
核极限学习机
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Keywords
soft rock tunnel
deformation prediction
fata morgana algorithm
kernel extreme learning machine
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分类号
U456.3
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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