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题名基于多输出机器学习模型的深大圆井变形预测
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作者
林华生
唐欣薇
聂鼎
黄文敏
宋丹青
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机构
华南理工大学土木与交通学院
中国水利水电科学研究院
广东省水利电力勘测设计研究院有限公司
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出处
《隧道建设(中英文)》
北大核心
2025年第S1期113-124,共12页
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基金
中国水利水电科学研究院水利部水工程建设与安全重点实验室开放研究基金(202207)
广东省基础与应用基础研究基金项目(2024A1515010045)
水利部水工程建设与安全重点实验室开放基金项目(IWHR-ENGI-202207)。
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文摘
为了快速高效地确定深大圆井的变形值,提高设计效率,首先建立表征其空间力学效应的三维有限元数值模型,并结合现场监测数据对数值模型进行验证。随后基于该数值模型,建立典型地层条件和结构尺寸对圆井变形影响的数据库,选取随机森林和梯度提升树2种算法,采用单目标模型组合、链式回归组合和多输出组合3种组合方式,构建6组预测施工过程圆井整体位移的多输出预测模型。结果表明:1)多目标-梯度提升(MO-GB)模型可以同时考虑多个预测指标,对应的最大位移值均方根误差(ERMS)为0.457,相比其他模型最小,且最大位移值和出现位置的决定系数(R2)均超过0.98,预测效果最佳。2)随着圆井开挖深度的增加,采用MO-GB模型预测得到的最大位移值和出现位置与三维有限元模型数值仿真计算结果基本一致,不同开挖深度预测位移点构成的折线可包络住相应阶段数值仿真变形曲线,预测值可为圆井结构设计提供参考,指导圆井结构选型,为施工图设计提供基础。
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关键词
深大圆井
空间地基板模型
梯度提升算法
多目标输出
变形预测
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Keywords
deep and large shaft
spatial foundation pit model
gradient boosting algorithm
multi-output
deformation prediction
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分类号
U455.8
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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