基于相关性准则和R-ELM模型的岩溶隧道涌水量预测研究

为实现隧道涌水量的高精度预测，以相关系数法和极限学习机为理论基础，构建隧道涌水量预测模型。首先，结合工程实例对隧道涌水的影响因素进行分析，并利用相关系数法分析各因素与涌水量之间的相关性，以筛选出重要影响因素；其次，将筛选出的重要因素作为预测模型的输入层，并利用试算法和经验公式优化极限学习机的模型参数，再利用M估计弱化预测误差，进而构建出用于隧道涌水预测的R-ELM模型。研究表明： 1）岩溶隧道涌水灾害的影响因素较多，包括5类一级因素和12类二级因素，不同因素对隧道涌水灾害的影响程度存在一定差异； 2）R-ELM模型预测结果的平均相对误差仅为1.12%，具有较高的预测精度，不仅验证了模型参数优化和M估计优化的有效性，也验证了R-ELM模型在隧道涌水量预测中的适用性。