基于循环神经网络的超大直径盾构掘进地表沉降预测方法研究

为了研究超大直径盾构掘进过程地面沉降规律,以武汉市和平大道南延线盾构工程为研究对象,首先收集了超大直径盾构下穿过程掘进参数和地层地质参数,并使用盾构掘进过程深跨比描述超大直径盾构影响特征;其次,通过收集现场沉降测点数据分析盾构隧道施工阶段地表沉降的影响范围,计算了90%、95%、99%三种置信区间下地表沉降影响范围;最后,选取不同范围内的多元时序数据作为输入参数,分别建立了基于贝叶斯优化算法（BO）的长短期记忆（LSTM）、BP神经网络和随机森林（RF）大直径盾构地面沉降预测模型.模型运行过程中,通过贝叶斯优化算法分别寻找三种不同模型下的最优超参数,并通过四种评价指标对比模型精度.结果如下：(1)在90%置信水平下三种算法均表现出最高精度,通过区间计算筛选有效输入参数能有效提高模型预测精度;(2)LSTM对隧道沉降的预测结果优于传统机器学习算法模型,MAPE最低达到8.91%,R2达到90%.