【摘 要】
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为了建立巷道TBM(全断面隧道掘进机)施工净掘进速率预测模型,基于马来西亚Pahang-Selangor隧洞通过室内试验和现场记录获取的100组岩体力学和TBM掘进参数,采用统计回归分析、
【机 构】
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武汉大学土木建筑工程学院岩土与结构工程安全湖北省重点实验室,中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室,盾构及掘进技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41941018,52074258),国家重点实验室开放基金项目(E01Z440101)。
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为了建立巷道TBM(全断面隧道掘进机)施工净掘进速率预测模型,基于马来西亚Pahang-Selangor隧洞通过室内试验和现场记录获取的100组岩体力学和TBM掘进参数,采用统计回归分析、人工神经网络、机器学习和多算法融合等方法建立了17个TBM净掘进速率(PR)预测模型,提出了一种新的归一多指标模型评价方法,对模型的各个评价指标依次进行倾向一致性转换、归一化、求和与排序,同时使用归一法和已有的排名法对比分析17个模型的预测性能,结果表明:多算法融合提高了人工神经网络和分类与回归树模型的预测能力,略微降低
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