【摘 要】
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近年来,随着社会的发展,人们出行需求的提高,交通拥堵日益严重,挖隧道、建地铁是解决地上空间不足的良策。但由于地下情况复杂加之施工水平限制,地表沉降成为了隧道施工的一大难题,合理控制地表沉降是地下工程建设中急需解决的问题,盾构掘进施工对地表沉降的影响和预测是地下工程研究的热点。本文以济南市轨道交通R2线历山北路站～二环东路站区间为工程背景,基于Python语言对施工数据进行数据挖掘,分析了横、纵断面
【基金项目】
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基于多源信息融合与数据挖掘的土压平衡盾构机-岩状态识别研究,国家自然科学基金面上项目,No.51978322,2020-2023；
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近年来,随着社会的发展,人们出行需求的提高,交通拥堵日益严重,挖隧道、建地铁是解决地上空间不足的良策。但由于地下情况复杂加之施工水平限制,地表沉降成为了隧道施工的一大难题,合理控制地表沉降是地下工程建设中急需解决的问题,盾构掘进施工对地表沉降的影响和预测是地下工程研究的热点。本文以济南市轨道交通R2线历山北路站～二环东路站区间为工程背景,基于Python语言对施工数据进行数据挖掘,分析了横、纵断面的沉降规律,对掘进参数进行统计分析,建立了BP神经网络、随机森林、支持向量机三种模型对施工沉降数据进行分析预测,主要研究内容及结论如下:（1）从经验公式法、数值模拟法和大数据分析法三个角度总结归纳了相关学者在地表沉降方面的研究现状和成果,分析了横断面和纵断面的沉降规律,利用Peck公式拟合沉降曲线,发现了横向沉降规律接近正态分布,隧道轴线上的监测点沉降值最大,越往两侧沉降量越小。利用Peck公式预测的最大沉降值都略大于实际沉降值,但很接近,说明Peck公式适用于此区间的横断面沉降值预测。（2）以现场实际数据为例介绍了盾构数据的处理过程,通过统计分析确定了环平均值可以作为环代表值,分析了掘进参数沿工程纵向的变化规律与地层之间的关系,使用Pearson相关系数对掘进参数进行分析,研究了掘进参数之间以及掘进参数与沉降值之间的关联程度。（3）建立了BP神经网络、随机森林、支持向量机三种模型预测地表沉降,以R~2、RMSE、MAE和平均误差作为模型评估指标对模型精度进行评价,最后引入贝叶斯算法优化支持向量机,结果表明支持向量机平均误差有明显降低,达到了工程使用标准,预测模型对实际工程有一定指导意义。
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