【摘 要】
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盾构施工过程中,现有地面沉降监测手段与方法难以满足高效安全施工要求,因此,针对盾构掘进过程中难以精确预测地面沉降问题,提出一种地面沉降量的预测方法。首先,将收集的相关数据进行预处理,预处理包含了缺失值处理、异常值处理和无量纲化处理等,预处理可以提高数据质量,从而提升降低模型训练复杂度、提升精度;然后,把处理好的数据分为训练集和测试集,对划分好的数据基于随机森林构建地面沉降影响因素分析模型,分别得出
【基金项目】
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宁波市轨道交通集团有限公司建设分公司科研课题(JF-ZFH-19-001);
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盾构施工过程中,现有地面沉降监测手段与方法难以满足高效安全施工要求,因此,针对盾构掘进过程中难以精确预测地面沉降问题,提出一种地面沉降量的预测方法。首先,将收集的相关数据进行预处理,预处理包含了缺失值处理、异常值处理和无量纲化处理等,预处理可以提高数据质量,从而提升降低模型训练复杂度、提升精度;然后,把处理好的数据分为训练集和测试集,对划分好的数据基于随机森林构建地面沉降影响因素分析模型,分别得出盾构机前方0环处、3环处、5环处、10环处、15环处、20环处以及盾构机后方-5环处、-10环处、-15环处、-20环处的盾构掘进参数对地面沉降的差异化影响因素及其重要度分数,并根据每环对应的不同影响因素集,进一步构建基于XGBoost地面沉降预测模型;最后,将与地面沉降相关的影响因素具体数据作为输入,多监测点的沉降量作为输出,最终得到距开挖面不同距离处的多点地面沉降量。该方法实现了地面沉降量准确预测,同时具备建模简单,准确率高等优点,对盾构施工工程及风险管控具有一定参考价值。
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