基于支持向量回归积和改进粒子群算法的特定区间盾构机作业参数选取

摘要：

为实现特定区间盾构机作业参数更准确的选取,提出了基于支持向量回归积(e-SVR)和改进惯性权重降低速度粒子群优化(IIWDSPSO)算法的盾构机作业参数选取模型.基于e-SVR构建掘进参数、地层参数、几何参数与地表沉降值之间的非线性关系模型,并基于实际盾构施工数据与人工神经网络模型、随机森林模型进行性能对比分析;通过10组仿真实验分析惯性权重降低速度对算法性能的影响,基于分析改进的粒子群优化算法优化特定地层参数和几何参数区间的掘进参数.结果表明,e-SVR模型对盾构施工数据样本具有更好的拟合和泛化能力,所提出的IIWDSPSO算法具有更好的准确性、稳定性和收敛概率.实际工程应用结果也验证了所提模型求解出的特定区间掘进参数能使地表沉降值相对更小,得到的掘进参数能够为实际工程提供更准确和可靠的参考.

关键词：盾构作业参数、支持向量回归积、改进惯性权重降低速度粒子群优化算法、非线性建模

所属期刊栏目：33

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;安徽工程大学引进人才科研启动基金;安徽工程大学校级科研项目;安徽省高等教育提升计划自然科学研究一般项目

在线出版日期：2023-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3007-3014