基于支持向量机的盾构掘进姿态预测与施工参数优化方法

doi:10.3973/j.issn.2096-4498.2021.S1.002

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隧道建设（中英文） ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (S1): 11-.DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2021.S1.002

基于支持向量机的盾构掘进姿态预测与施工参数优化方法

吴惠明¹，常佳奇^2,
3，李刚¹，张东明^{2, 3, *}，黄宏伟^{2, 3}

(1. 上海隧道工程股份有限公司，上海 200032；2. 同济大学地下建筑与工程系，上海 200092；3. 同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室, 上海 200092)

出版日期:2021-07-30 发布日期:2021-08-27
作者简介:吴惠明（1970—），男，上海人，2014年毕业于上海大学，土木工程专业，博士，教授级高级工程师，主要从事盾构隧道掘进施工导向技术、盾构施工风险控制知识管理等研究工作。 E-mail: whm_stec@163.com。*通信作者：张东明， E-mail: 09zhang@tongji.edu.cn。
基金资助:
四川省杰出青年基金(2020JDJQ0032)；国家自然科学基金（52078428）

Prediction of Driving Posture and Optimization of Construction Parameters for Shield Based on Support Vector Machine

WU Huiming¹, CHANG Jiaqi^{2, 3}, LI Gang¹, ZHANG Dongming^{2, 3, *}, HUANG Hongwei^{2, 3}

(1. Shanghai Tunnel Engineering Co., Ltd., Shanghai 200032, China; 2. Department of Geotechnical Engineering College, Tongji University, Shanghai 200092, China;3. Key Laboratory of Geotechnical and Underground Engineering of Ministry of Education, Tongji University,Shanghai 200092, China)

Online:2021-07-30 Published:2021-08-27

摘要/Abstract

摘要： 为解决盾构司机设定施工参数的标准不明确，且盾构司机的数量难以满足盾构隧道建设需求而引发的盾构姿态难以得到良好控制的问题，需要寻找一种可靠且便于推广使用的施工参数-盾构姿态预测模型。基于盾构施工中的大量数据与机器学习中的支持向量机算法，提出一种预测盾构姿态与优化施工参数的方法。所使用的数据采集自上海地铁14号线新建隧道，时间跨度为299 d，具体包括盾构的施工参数以及相关的地层信息。样本集包括43 030个样本，75%的样本用于训练，25%的样本用于测试。测试结果表明模型的拟合优度达到0.863，在15%的容许误差下准确率达到94.5%，远高于传统的拟合方法。将此模型用于施工参数的优化以实现盾构姿态控制，控制结果表明使用此模型优化的施工参数进行掘进时盾构姿态能够得到良好控制。

关键词:

盾构法, 施工参数, 姿态预测, 参数优化, 机器学习, 支持向量机

Abstract:

The standards for shield tunneling parameter setting are not clear, and there are few experienced shield drivers. Accordingly, to control the shield posture when tunneling, a feasible and popular prediction model of shield tunneling parameterposture based on big data of shield tunneling and support vector machine (SVM) in machine learning algorithm is proposed. The collected data consist of 43 030 samples of shield tunneling parameters and associated strata information within 299 days of shield tunneling in new tunnel of Shanghai metro line 14. The 75% of the samples are used for training, while the 25% are used for testing. The testing results show that the goodnessoffit of the SVM algorithm model reaches 0.863, and the accuracy of prediction with 15% tolerance error reaches 94.5%, which is quite promising comparing to the traditional regression analysis. The trained model is finally used for the optimization of construction parameters to control shield posture automatically in an example and turned to be useful for quality control.

Key words: shield method, construction parameter, shield posture prediction, parameter optimization, machine learning, support vector machine

吴惠明, 常佳奇, 李刚, 张东明, 黄宏伟. 基于支持向量机的盾构掘进姿态预测与施工参数优化方法[J]. 隧道建设, 2021, 41(S1): 11-.

WU Huiming, CHANG Jiaqi, LI Gang, ZHANG Dongming, HUANG Hongwei.

Prediction of Driving Posture and Optimization of Construction Parameters for Shield Based on Support Vector Machine [J]. Tunnel Construction, 2021, 41(S1): 11-.

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基于支持向量机的盾构掘进姿态预测与施工参数优化方法

Prediction of Driving Posture and Optimization of Construction Parameters for Shield Based on Support Vector Machine

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