基于支持向量机的软岩隧道大变形预测模型及应用  

Large deformation prediction model of soft rock tunnel based on support vector machine and its application

作　　者：熊鹏 饶军应[1] 孔德禹 彭星 席作为 王亚奇 XIONG Peng;RAO Junying

机构地区：[1]贵州大学土木工程学院,贵州贵阳550025

出　　处：《水利规划与设计》2021年第12期140-148,共9页Water Resources Planning and Design

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51968010,51608141);贵州省科技基金(黔省专合字[2012]63号,黔科合平台人才[2017]5788)。

摘　　要：为软岩隧道支护设计提供数据支撑及防止大变形导致安全事故,基于对具有小样本、非线性、高维度等特点的实际问题预测具有明显优点的支持向量机理论,构建软岩隧道大变形预测模型,并通过最小二乘法的优化获得最优模型;依据实际隧道工程案例,对不同核函数扩展常数及不同惩罚参数C的预测模型分别和隧道实际变形进行对比分析,获得σ和C的建议值分别为1.0和50。经实际工程检验发现,隧道拱顶、左右拱肩及左右拱腰5个特征点的隧道围岩变形预测结果,与隧道实际变形趋势基本一致,且预测曲线可较好地呈现隧道收敛及持续变形的部位,并根据预测趋势提出主要的变形控制措施。根据预测趋势,对软岩变形提出了早预报、预加固、少扰动、留空间、勤量测的控制措施。

关 键 词：隧道工程 围岩大变形 支持向量机理论 软岩 预测模型 

分 类 号：U456.31[建筑科学—桥梁与隧道工程]