基于XGBoost算法的盾构施工地面沉降预测方法

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。