基于蚁群算法的地铁隧道沉降预测研究

doi:10.3973/j.issn.1672-741X.2013.06.007

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隧道建设（中英文） ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (6): 462-468.DOI: 10.3973/j.issn.1672-741X.2013.06.007

基于蚁群算法的地铁隧道沉降预测研究

陈喜凤¹，刘岭²，黄腾^1

（1. 河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098； 2. 浙江省电力设计院，浙江杭州 310012）

收稿日期:2013-02-20 修回日期:2013-04-02 出版日期:2013-06-20 发布日期:2013-07-25
作者简介:陈喜凤（1988—），女，河北保定人，河海大学在读硕士，主要研究方向为地铁隧道变形监测及数据处理及精密工程测量等。

Study on Settlement Prediction of Metro Tunnels Based on Ant Colony Algorithm

CHEN Xifeng¹, LIU Ling², HUANG Teng¹

(1. School of Earth Sciences and Engineering, HoHai University, Nanjing 210098, Jangsu, China; 2. Zhejiang Electric Power Design Institute, Hangzhou 310012, Zhejiang, China)

Received:2013-02-20 Revised:2013-04-02 Online:2013-06-20 Published:2013-07-25

摘要/Abstract

摘要：

紧邻大型深基坑的地铁隧道因影响因素极其复杂，难以准确预测其沉降变形，以致无法较早判定隧道的安全状况，亦无法根据其变形信息及时、有效地指导基坑施工。针对这一问题，立足TSP基本蚁群算法模型，结合地铁隧道沉降变形实际，在确定模型路径选择机制的基础上，通过合理构建信息函数和启发函数，确立信息素更新机制以及蚂蚁搜索机制，最终建立了地铁隧道沉降预测的蚁群算法模型，并用实例验证了模型的预测效果，为运营中的地铁隧道特别是紧邻大型基坑的地铁隧道沉降预测开辟了一条新的途径。

关键词: 蚁群算法, 地铁隧道, 沉降预测, 路径选择, 信息函数, 启发函数

Abstract:

Due to the extremely complex factors, it is very difficult to predict the settlement and deformation of Metro tunnels close to largescale deep foundation pits. Therefore, it is impossible to determine the safety conditions of the Metro tunnels and it is also impossible to provide guidance for the construction of the foundation pits. Ant colony algorithm model is established on basis of TSP basic ant algorithm model, actual settlement and deformation of Metro tunnels, determination of the path of the ant colony algorithm model, establishment of information function and heuristic function, and determination of pheromone updating mechanism and antsearching mechanism, so as to predict the settlement of Metro tunnels. The effect of the ant colony algorithm model is validated in engineering cases. The ant colony algorithm model provides a new way for the prediction of the settlement of operating Metro tunnels, especially those close to largescale deep foundation pits.

Key words: ant colony algorithm, Metro tunnel, settlement prediction, path selection, information function, heuristic function

陈喜凤，刘岭，黄腾. 基于蚁群算法的地铁隧道沉降预测研究[J]. 隧道建设, 2013, 33(6): 462-468.

CHEN Xifeng, LIU Ling, HUANG Teng. Study on Settlement Prediction of Metro Tunnels Based on Ant Colony Algorithm[J]. Tunnel Construction, 2013, 33(6): 462-468.

[1]	展超. 基于BP神经网络的富水砂层渣土改良试验效果预测[J]. 隧道建设, 2020, 40(7): 988-0996.
[2]	吴锋波, 金淮, 杨歧焱, 郑卫强. 北京地铁隧道地表横向沉降槽参数分析[J]. 隧道建设, 2020, 40(5): 660-671.
[3]	李发勇. 盾构掘进切削灌注桩桩基群施工关键技术———以宁波地铁3 号线钱仇区间为例[J]. 隧道建设, 2020, 40(4): 569-585.
[4]	秦佳佳. 合肥地区复合地层盾构掘进参数控制研究[J]. 隧道建设, 2020, 40(3): 435-443.
[5]	宋远, 黄明利. 地铁隧道新型初期支护结构支护参数敏感性正交数值模拟试验[J]. 隧道建设, 2019, 39(S2): 163-168.
[6]	张志伟，张康宁，刘志伟. 基于BIM的北京地铁19号线平安里站施工风险巡视过程控制研究[J]. 隧道建设, 2019, 39(S1): 110-116.
[7]	韦啸，高文学，王林台，曹晓立. 基于EEMD的地铁隧道爆破振动信号分析与应用研究[J]. 隧道建设, 2019, 39(8): 1293-1300.
[8]	张建斌. 土岩起伏地层地铁隧道受上部卸荷影响的变形响应研究[J]. 隧道建设, 2019, 39(8): 1247-1254.
[9]	江帅，宋丹，赵振威，付开勇. 新型装配式衬砌技术在地铁隧道的应用研究[J]. 隧道建设, 2019, 39(6): 1014-1020.
[10]	武铁路. 基于深度学习的破碎带盾构施工沉降预测分析[J]. 隧道建设, 2019, 39(2): 197-203.
[11]	吴红博，周传波，蒋楠，高坛. 双线地铁隧道泥水及土压平衡盾构施工地层变形特征研究[J]. 隧道建设, 2019, 39(2): 219-226.
[12]	唐晓杰，石磊，陈佳玮，彭振，李元海. 大跨地铁隧道组合工法穿越断层时的围岩变形控制分析[J]. 隧道建设, 2019, 39(2): 227-239.
[13]	夏润禾. 基于事故机理和追责的地铁隧道坍塌事故分析与防范策略[J]. 隧道建设, 2019, 39(10): 1601-1609.
[14]	王改，王宏涛，陈自海，付百臣. 全套管全回转钻桩基施工对运营地铁隧道的影响研究[J]. 隧道建设, 2018, 38(S2): 318-323.
[15]	史玉金，李明广，吴威，王建华. 上海地铁4号线隧道长期纵向变形特征分析与安全评估[J]. 隧道建设, 2018, 38(S1): 1-6.

基于蚁群算法的地铁隧道沉降预测研究

Study on Settlement Prediction of Metro Tunnels Based on Ant Colony Algorithm

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