超大直径盾构掘进地表沉降预测修正决策树法

摘要

盾构隧道施工不可避免会引起地表沉降,影响周边建构筑物安全。随着国内超大直径盾构隧道建设逐渐增多,其施工引起地表沉降的规律与预测方法研究亟待进一步拓展。针对超大直径盾构隧道开挖引起的地表沉降问题,基于某超大直径越江隧道工程搜集的数据,采用机器学习的方法对地表沉降进行预测,建立了基于梯度提升决策树模型(GBDT)的沉降预测模型。通过交叉验证算法(CV)和网格搜索算法(GS)对该模型进行优化,得到改进后的GBDT-GSCV沉降预测模型,并进行了模型验证。结果表明,GBDT-GSCV模型用于地表沉降预测适应性较好。将GBDT-GSCV模型的结果与现有的其它模型进行比较,结果表明该模型具有更好的准确性与鲁棒性。