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基于核函数支持向量回归的盾构姿态预测方法
被引量：
3
1
作者
薛飞
徐建
+5 位作者
许迎顺
吴坚
郭平
曾少翔
肖方初
李泽华
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第5期492-498,共7页
盾构机在掘进过程中,常因盾构机姿态控制不良导致一系列工程事故。为满足盾构隧道施工需求,需要找到一种能准确预测盾构姿态的方法,以达到合理纠偏的目的。提出了一种基于小波阈值去噪和支持向量回归(SVR)的盾构姿态预测方法,利用箱型...
盾构机在掘进过程中,常因盾构机姿态控制不良导致一系列工程事故。为满足盾构隧道施工需求,需要找到一种能准确预测盾构姿态的方法,以达到合理纠偏的目的。提出了一种基于小波阈值去噪和支持向量回归(SVR)的盾构姿态预测方法,利用箱型分析法筛选并清洗原始数据异常值,采用小波阈值去噪对数据训练集进行降噪处理,有效地提高了模型的性能。以可决系数R 2平均绝对误差MAE作为评价指标,评估了4种核函数的SVR盾构姿态预测效果。依托杭州某盾构工程,验证了该方法的有效性。研究结果表明:原始数据经过异常值清洗、小波阈值去噪后,线性核函数SVR预测表现最好,刀盘水平姿态的R 2和MAE分别达到0.930和8.180 mm,盾尾水平姿态的R 2和MAE分别达到0.949和7.061 mm。
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关键词
隧道
盾构
箱型分析法
小波阈值去噪
核函数
支持向量机
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职称材料
基于循环神经网络的盾构姿态及掘进参数预测
被引量：
9
2
作者
吴坚
曾志全
+3 位作者
张亚鹏
刘龙
杨长松
曾少翔
《浙江工业大学学报》
北大核心
2023年第6期663-670,共8页
在盾构机掘进过程中,盾构姿态和盾构总推进力是两大关键问题。为解决复杂地质施工条件下盾构姿态和盾构总推进力预测困难的问题,提出基于LSTM和GRU模型的盾构水平姿态和盾构总推进力预测方法,利用箱型分析法以及多贝西小波重构降噪对原...
在盾构机掘进过程中,盾构姿态和盾构总推进力是两大关键问题。为解决复杂地质施工条件下盾构姿态和盾构总推进力预测困难的问题,提出基于LSTM和GRU模型的盾构水平姿态和盾构总推进力预测方法,利用箱型分析法以及多贝西小波重构降噪对原始数据进行预处理,有效提高了模型的表现和模型预测的精度。依托杭州某道路提升工程,以盾构掘进西段南线为例,验证了方法的有效性。实验结果表明:原始数据经过异常值清洗、小波降噪后,LSTM模型不仅对盾构水平姿态预测效果较好,平均准确率和平均拟合优度分别为83.5%和0.819,而且预测能力优于GRU模型。
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关键词
隧道
盾构
箱型分析法
小波重构
LSTM模
型
GRU模
型
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职称材料
题名
基于核函数支持向量回归的盾构姿态预测方法
被引量：
3
1
作者
薛飞
徐建
许迎顺
吴坚
郭平
曾少翔
肖方初
李泽华
机构
杭州市城市基础设施建设管理中心
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
浙江工业大学土木工程学院
出处
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第5期492-498,共7页
文摘
盾构机在掘进过程中,常因盾构机姿态控制不良导致一系列工程事故。为满足盾构隧道施工需求,需要找到一种能准确预测盾构姿态的方法,以达到合理纠偏的目的。提出了一种基于小波阈值去噪和支持向量回归(SVR)的盾构姿态预测方法,利用箱型分析法筛选并清洗原始数据异常值,采用小波阈值去噪对数据训练集进行降噪处理,有效地提高了模型的性能。以可决系数R 2平均绝对误差MAE作为评价指标,评估了4种核函数的SVR盾构姿态预测效果。依托杭州某盾构工程,验证了该方法的有效性。研究结果表明:原始数据经过异常值清洗、小波阈值去噪后,线性核函数SVR预测表现最好,刀盘水平姿态的R 2和MAE分别达到0.930和8.180 mm,盾尾水平姿态的R 2和MAE分别达到0.949和7.061 mm。
关键词
隧道
盾构
箱型分析法
小波阈值去噪
核函数
支持向量机
Keywords
tunnel
shield method
box analysis method
wavelet domain denoising
kernel functions
support vector regression
分类号
TU434 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
基于循环神经网络的盾构姿态及掘进参数预测
被引量：
9
2
作者
吴坚
曾志全
张亚鹏
刘龙
杨长松
曾少翔
机构
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
浙江工业大学土木工程学院
出处
《浙江工业大学学报》
北大核心
2023年第6期663-670,共8页
文摘
在盾构机掘进过程中,盾构姿态和盾构总推进力是两大关键问题。为解决复杂地质施工条件下盾构姿态和盾构总推进力预测困难的问题,提出基于LSTM和GRU模型的盾构水平姿态和盾构总推进力预测方法,利用箱型分析法以及多贝西小波重构降噪对原始数据进行预处理,有效提高了模型的表现和模型预测的精度。依托杭州某道路提升工程,以盾构掘进西段南线为例,验证了方法的有效性。实验结果表明:原始数据经过异常值清洗、小波降噪后,LSTM模型不仅对盾构水平姿态预测效果较好,平均准确率和平均拟合优度分别为83.5%和0.819,而且预测能力优于GRU模型。
关键词
隧道
盾构
箱型分析法
小波重构
LSTM模
型
GRU模
型
Keywords
tunnel
shield method
box analysis method
wavelet reconstruction
LSTM model
GRU model
分类号
TU434 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核函数支持向量回归的盾构姿态预测方法
薛飞
徐建
许迎顺
吴坚
郭平
曾少翔
肖方初
李泽华
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2024
3
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职称材料
2
基于循环神经网络的盾构姿态及掘进参数预测
吴坚
曾志全
张亚鹏
刘龙
杨长松
曾少翔
《浙江工业大学学报》
北大核心
2023
9
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