基于Bi-LSTM的盾构施工地表沉降预测研究  

作　　者：刘庚 

机构地区：[1]西安市轨道交通集团有限公司建设分公司,陕西西安710016

出　　处：《交通世界》2025年第9期21-23,26,共4页Transpoworld

摘　　要：为进一步对地铁盾构法施工造成的地表沉降进行准确的预测,确保隧道结构稳定和施工安全,以地表沉降实测数据为依据,提出一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)的地表沉降预测模型,并与BP神经网络、支持向量机(SVM)等传统的机器学习预测方法进行了对比。结果表明,Bi-LSTM预测模型准确率更高、泛化能力更强,预测值和实测值的最大相对误差为2.52%,研究结果可为地铁盾构施工地表沉降预测提供参考。

关 键 词：盾构施工 地表沉降 双向长短时工作记忆 预测模型 

分 类 号：U215.2[交通运输工程—道路与铁道工程] U215.8