【摘 要】
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为更加准确有效地判别隧道围岩稳定性,引入RandWPSO-LSSVM(随机权重粒子群算法-最小二乘支持向量机)围岩极限位移预测模型,对传统模型的隶属函数进行优化,建立围岩稳定性改进
【机 构】
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中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江省智慧轨道交通工程技术研究中心,华夏幸福基业股份有限公司
【基金项目】
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浙江省重点研发计划项目(2019C03111),浙江省自然科学基金青年基金资助项目(LQ18E080004)
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为更加准确有效地判别隧道围岩稳定性,引入RandWPSO-LSSVM(随机权重粒子群算法-最小二乘支持向量机)围岩极限位移预测模型,对传统模型的隶属函数进行优化,建立围岩稳定性改进模糊概率模型。基于改进模型方法,由围岩位移预测值u、预测位移标准差、围岩极限位移预测值U及预测极限位移标准差即可求解隧道围岩稳定概率,并结合8个工程算例对模型进行验证。结果表明,改进模型解决了传统模型隶属函数存在的极限位移取值范围不合理的问题,且有效消除了隶属函数线性简化处理导致的偏差,由其计算的稳定概率与实际情况吻合较好,围岩
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