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隧道围岩变形预测的进化高斯过程回归模型
引用本文:刘开云,方昱,刘保国,徐冲.隧道围岩变形预测的进化高斯过程回归模型[J].铁道学报,2011(12):101-106.
作者姓名:刘开云  方昱  刘保国  徐冲
作者单位:北京交通大学土木建筑工程学院;安徽省高速公路控股集团有限公司;
基金项目:中央高校基本科研业务费项目(2011JBM267)
摘    要:隧道施工围岩变形预测是关系到隧道施工安全和工程质量的关键,至今已出现多种预测模型,但也存在各种问题。本文将高斯过程回归(GPR)引入隧道施工围岩变形预测以克服现有模型存在的问题,针对目前采用共轭梯度法获得GPR模型最优超参数的缺陷,将十进制遗传算法(GA)与高斯过程回归算法相耦合,采用遗传算法在训练过程中自动搜索GPR模型最优超参数,形成GA-GPR算法,并编制相应的计算程序。为了对比,采用遗传算法与支持向量回归(SVR)算法相耦合,形成GA-SVR算法,将这两种算法程序应用于黄榜岭隧道施工围岩变形预测。计算结果对比表明:本文提出的进化高斯过程回归算法明显提高了预测精度,并为类似工程提供借鉴。

关 键 词:隧道工程  变形预测  高斯过程回归  遗传算法  智能模型

Intelligent Deformation Prediction Model of Tunnel Surrounding Rock Based on Genetic-Gaussian Process Regression Coupling Algorithm
LIU Kai-yun,FANG Yu,LIU Bao-guo,XU Chong.Intelligent Deformation Prediction Model of Tunnel Surrounding Rock Based on Genetic-Gaussian Process Regression Coupling Algorithm[J].Journal of the China railway Society,2011(12):101-106.
Authors:LIU Kai-yun  FANG Yu    LIU Bao-guo  XU Chong
Institution:LIU Kai-yun1,FANG Yu1,2,LIU Bao-guo1,XU Chong1 (1.School of Civil Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China,2.Anhui Expressway Holding Group Co.,Ltd.Hefei 230051,China)
Abstract:Deformation prediction of surrounding rock is the key to guarantee construction safety and quality.By now,there have emerged many kinds of prediction models.however,various problems have been found with them.The Gaussian Process(GP)holds many advantages such as easy programming,self-adaptive acquisition of hyper parameters and prediction with probability interpretation.The Gaussian process regression(GPR)is introduced to predict deformation of surrounding rock.Presently,the hyper parameters of GPR are got b...
Keywords:tunnel engineering  deformation prediction  gaussian process regression  genetic algorithm  intelligent model  
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