这项研究提出了一种人工智能方法,以考虑多因素之间的相互作用,例如地质条件,施工参数,结构序列以及灌浆体积和时间安排,以预测盾牌隧道过程中的地面沉降。人工智能方法采用了混合神经网络模型,该模型将差异进化算法纳入人工神经网络(ANN)。差分进化算法用于确定ANN的优化结构和超占主米。然后采用自适应力矩估计(ADAM)方法来促进ANN的训练过程。在亚当的强度上,进化算法将进一步增强,以处理大量ANN候选者而不消耗大量计算资源。所提出的混合模型应用于广州地铁线路的盾牌隧道期间的地面定居点的现场案例9。地质条件和屏蔽操作参数首先是通过特征表演策略来表征和量化的,然后是模型的输入。结果使用所提出的混合模型验证预测的准确性。此外,通过部分导数敏感性分析方法,可以确定对地面沉降影响很大的屏蔽操作参数,该方法可以为屏蔽操作提供指导。
主要关键词