【摘 要】
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为预测隧道塌方风险等级，减少隧道塌方引起的灾害事故，建立基于人工蜂群（artificial bee colony, ABC）优化支持向量机回归（support vector machine regression, SVR）隧道塌方风险预测模型。首先，从工程地质、水文气象、设计因素、施工因素4个方面综合考虑，遴选13个主要影响因素，建立隧道塌方风险指标体系；其次，引入人工蜂群算法优化SVR的核参数C
【基金项目】
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国家自然科学基金（51668037）；
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为预测隧道塌方风险等级，减少隧道塌方引起的灾害事故，建立基于人工蜂群（artificial bee colony, ABC）优化支持向量机回归（support vector machine regression, SVR）隧道塌方风险预测模型。首先，从工程地质、水文气象、设计因素、施工因素4个方面综合考虑，遴选13个主要影响因素，建立隧道塌方风险指标体系；其次，引入人工蜂群算法优化SVR的核参数C和惩罚参数g,解决传统SVR稳定性低的缺陷，提高模型的精确度，为验证模型性能采用相关系数（R~2）、均方误差（mean squared error, MSE）、均方根误差（root mean squared error, RMSE）评价参数对比分析；最后，以新疆北部某供水工程为研究对象，对隧道塌方风险测试样本进行预测，分别将ABC-SVR、PSO-SVR、GA-SVR及SVR模型对比分析。研究结果表明：ABC-SVR预测结果为100%,PSO-SVR预测结果为83.3%,GA-SVR和SVR均为66.67%,ABC-SVR的预测结果与实际工程结果一致性更高，可为隧道塌方风险评估提供科学的决策依据。
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