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将支持向量回归（SVR）算法引入隧道施工期围岩变形预测，并采用遗传算法来自动搜索支持向量回归算法的模型参数，形成GA—SVR算法。结合香河隧道的施工变形监测，建立起了公路隧道施工围岩变形预测的GA—SVR智能模型。采用此模型对香河隧道后继开挖的监测时间点进行变形预测，并与实测变形对比，所建立的GA—SVR智能模型预测最大相对误差仅为6．99％，平均预测相对误差仅为1．99％，完全可用于公路隧道施工期的围岩变形预测，并为类似工程提供了借鉴。