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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。