基于RS-SVR的上软下硬地层盾构施工地表沉降预测

摘要

为了提高由盾构施工引起的软硬不均地层地表沉降预测的准确性,建立基于粗糙集-支持向量回归（RS-SVR）的地表沉降预测模型,并将该模型应用于实际地铁隧道工程的地表沉降预测中。首先,根据特定地质条件,从几何因素、地层因素和盾构施工因素选取影响地表沉降的条件属性,采用粗糙集理论的Pawlak属性重要度方法删除冗余数据,获取影响地表沉降的最优条件属性集。在此基础上,基于支持向量回归（SVR）建立RS-SVR地表沉降预测模型,并与没有经过属性约简的SVR模型进行对比分析。为了比较不同核函数对SVR模型的影响,RS-SVR和SVR模型分别选取径向基函数（RBF）、Sigmoid函数、Polynomial函数作为核函数对训练样本及测试样本进行回归预测。最后,利用佛山地铁2号线南湖区间上软下硬地层的20组地表沉降监测数据,对该模型予以试算。研究结果表明:将选取的影响地表沉降的12项条件属性约简为包含7项的最优条件属性集,分别为硬层比、黏聚力、内摩擦角、土仓压力、总推力、刀盘扭矩以及掘进时间,地表沉降分类结果与约简前保持一致;同类模型进行横向对比时,RBF作为核函数的RS-SVR模型和SVR模型预测误差分别为5.54%、13.10%,均低于以Sigmoid函数和Polynomial函数作为核函数时的预测误差;以同种核函数进行纵向对比时,RS-SVR模型预测误差分别为5.54%、11.48%、13.26%,均低于SVR模型预测误差的13.10%、15.71%、19.68%。