基于LSSVM对盾构施工诱发地面塌陷变形预测

成都地铁1,2号线盾构在砂卵石地层施工诱发多次地面塌陷事故,其地面塌陷变形曲线受多种因素影响,且各因素对地面塌陷变形曲线的影响表现出非线性特性,因此地面塌陷变形曲线很难用显示的数学表达式进行求解。最小二乘支持向量机是基于统计学习理论的机器学习方法,该方法能避免传统神经网络诸多缺陷,能够分析复杂因素对结果影响的潜在规律,据此引入最小二乘支持向量机,以地层物理力学参数、盾构埋深和地层损失数量为输入参数,建立地面塌陷变形曲线预测模型。经过样本检验,预测模型具有较强的泛化能力,预测结果精度和可靠性较高。