摘要
本发明公开了一种盾构隧道穿越运营地铁安全控制方法,具体涉及隧道工程技术领域,包括以下步骤:采集实时监测数据搭建样本数据集,将地表沉降和运营地铁隧道变形作为安全控制目标,基于参数差异性和敏感性,选取盾构隧道监测断面的地质参数和掘进参数作为输入变量;构建类别梯度提升机器学习模型,在地表沉降和运营地铁隧道变形与地质参数和掘进参数交互影响下,进行监督训练并学习其映射关系;基于多目标人工蜂鸟算法评估机器学习模型所得的映射关系,输出盾构掘进参数的最优非支配解,提出盾构隧道穿越运营地铁安全控制方案。与现有技术相比,本发明具有能够提高盾构隧道穿越运营地铁安全控制的准确性和可靠性等优点。
技术关键词
安全控制方法
运营地铁隧道
盾构掘进参数
评估机器学习模型
盾构隧道监测
实时监测数据
刀盘扭矩
变量
蚁群算法优化
隧道工程技术
模型超参数
样本
关系