[an error occurred while processing this directive]
 
       首 页  |  期刊介绍  |  编委会  |  投稿指南  |  期刊订阅  |  广告合作  |  留言板  |  联系我们 |  English
现代隧道技术 2014, Vol. 51 Issue (6) :94-100    DOI:
分析与试验 最新目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 << [an error occurred while processing this directive] | [an error occurred while processing this directive] >>
紧邻大型深基坑的地铁隧道沉降预测方法研究
(1 浙江省水利水电勘测设计院,杭州 310002;2 浙江省电力设计院,杭州 310012; 3 河海大学地球科学与工程学院,南京 210098)
Settlement Prediction for a Metro Tunnel Adjacent to a Deep Large-Scale Foundation Pit
(1 Zhejiang Design Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power, Hangzhou 310002; 2 Zhejiang Electric Power Design Institute, Hangzhou 310012;3 School of Earth Sciences and Engineering, HoHai University, Nanjing 210098)
Download: PDF (0KB)   HTML (1KB)   Export: BibTeX or EndNote (RIS)      Supporting Info
摘要  针对紧邻大型深基坑的地铁隧道因其变形影响因素复杂、变形控制严格而难以准确预测其沉降变形的问题,文章引入对小样本、复杂、非线性数据具有优越预测性能的支持向量机理论,并利用蚁群优化算法搜索支持向量机最优参数组合,建立了优化的支持向量机预测模型。应用该模型对南京市地铁1号线某段隧道的预测结果表明,该模型预测精度高,能够准确反映隧道变形趋势,可以满足紧邻大型深基坑地铁隧道沉降预测的要求。
Service
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
Email Alert
RSS
作者相关文章
陈喜凤1
刘岭2
黄腾3
关键词:   
Abstract: Due to the complex factors of and strict requirements for deformation control, it is difficult to accurately predict the settlement of a metro tunnel adjacent to a deep large-scale foundation pit. In this paper, the Support Vector Machine (SVM) theory is introduced for its excellent prediction capabilities regarding small sample, complex, and nonlinear data, and Ant Colony Optimization (ACO) was adopted to obtain an optimized SVM prediction model by selecting the most appropriate parameter combination. Based on the settlement prediction of a tunnel on Nanjing Metro Line 1, this model meets the requirements of settlement prediction for metro tunnels adjacent to deep large-scale foundation pits because of its sound prediction accuracy and accurate reflection of deformation trends.
KeywordsMetro tunnel,   Settlement prediction,   Deep foundation pit,   Support Vector Machine (SVM),   Ant Colony Optimization (ACO),   Parameter optimization      
出版日期: 2013-11-08
作者简介: 作者简介: 陈喜凤(1988-),女,硕士研究生,主要从事工程测量与变形监测相关研究工作,E-mail:cxf_ch@163.com
引用本文:   
陈喜凤1, 刘岭2, 黄腾3 .紧邻大型深基坑的地铁隧道沉降预测方法研究[J]  现代隧道技术, 2014,V51(6): 94-100
CHEN Xi-Feng-1, LIU Ling-2, HUANG Teng-3 .Settlement Prediction for a Metro Tunnel Adjacent to a Deep Large-Scale Foundation Pit[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2014,V51(6): 94-100
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2014/V51/I6/94
 
没有本文参考文献
[1] 刘飞香 1,2.SCDZ133智能型隧道多功能作业台车及其施工技术[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 1-7
[2] 周文波 吴惠明 赵 峻.泥岩地层常压刀盘盾构的掘进策略与分析[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 8-15
[3] 陈卓立 1,2 朱训国 1,2 赵德深 1,2 王云平 1,2.深埋隧洞让压支护结构的锚固机理探究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 16-22
[4] 王全胜.矩形盾构法隧道管片分块案例分析及分块原则[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 23-29
[5] 张 恒 1 朱亦墨 1 林 放 1 陈寿根 1 杨家松 2.基于Q系统的地下洞库中台阶最佳开挖高度研究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 30-37
[6] 李 好.大断面岩溶隧道贯通段地质情况的无线电波透视试验探测[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 38-42
[7] 岑培山 1 田坤云 2 王喜民 3.蒙华铁路阳山隧道瓦斯危害性评估研究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 43-49
[8] 朱建峰 1 宫全美 2.软土地层盾构隧道长期沉降离心试验研究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 49-55
[9] 陈柚州 1 任 涛 2 邓 朋 2 王 斌 3.基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 56-61
[10] 王登茂 滕振楠 田志宇 陈志学.桃园至巴中高速公路八庙隧道非常规岩爆段病害处治与设计反思[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 62-68
[11] 吴树元 1 程 勇 1 谢全敏 2 刘继国 1 陈必光 1.西藏米拉山隧道围岩大变形成因分析[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 69-73
[12] 王 睢 1,2,3 钟祖良 3 刘新荣 3 吴 波 1,2,4 赵勇博 1,2 李占涛 1,2.基于D-P准则有压圆形衬砌隧洞弹塑性解[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 74-80
[13] 李 明 严松宏 潘春阳 张旭斌.富水大断面黄土隧道开挖流固耦合效应分析[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 81-88
[14] 张 凯 1 陈寿根 2 霍晓龙 3 谭信荣 4.岩溶地区隧道涌水风险的可拓评价模型及应用[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 89-96
[15] 李 杰 1 张 斌 1 付 柯 1 马 超 1 郭京波 1 牛得草 2.基于现场掘进数据的复合地层盾构掘进性能预测方法研究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 97-104
Copyright 2010 by 现代隧道技术