【摘 要】
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在大数据开源的背景下,为了分析及预测隧道施工盾构掘进引起地表沉降,同时容纳较多影响地表沉降的因素,提高沉降预测的准确性,本文在总结归纳支持向量机的建模原理的基础上,
【机 构】
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上海理工大学环境与建筑学院,上海隧道股份有限公司,英国华威大学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51608323、51678319);上海市科学技术委员会青年英才“扬帆计划”项目(15YF1408200);山东省自然科学基金项目(ZR2016EEM40)
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在大数据开源的背景下,为了分析及预测隧道施工盾构掘进引起地表沉降,同时容纳较多影响地表沉降的因素,提高沉降预测的准确性,本文在总结归纳支持向量机的建模原理的基础上,将支持向量机（support vector machine,SVM）方法应用到地表沉降预测中。结合虹梅南路隧道西线工程,选取土体参数、盾构参数和隧道埋深等8个影响因素作为输入特征,地表最终沉降量作为输出目标值,通过交叉验证选取LIB-SVM的最优参数组合并建立预测模型,对盾构施工引起的地表沉降进行了预测,并与实测数据进行了对比。结果表明：预测结
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