基于随机森林-支持向量机隧道盾构引起建筑物沉降研究

摘要

在地下工程盾构施工过程中,准确快速预测地铁盾构施工引起的建筑物沉降对地铁盾构施工安全评估起着至关重要的作用.本文将基于随机森林-支持向量机(RF-SVM)算法引入预测地铁盾构施工引起的建筑物沉降中,构建建筑物变形影响因素指标体系,利用随机森林算法对特征变量进行重要性评价,用五折交叉验证法对特征变量进行筛选,选取隧道埋深、建筑物完好程度、相对水平位置、覆跨比、弹性模量、推进速度共6个特征作为最优的特征变量集,建立RF-SVM训练模型,得出不同变量的敏感度,用训练模型对测试集进行预测,与人工神经网络模型、未进行特征变量筛选的支持向量机预测模型对比计算,比较均方根误差,说明RF-SVM预测结果最为接近实际值,精度最高.所提出的RF-SVM预测模型为实现建筑物变形预测提供了一种有效的工具.