同济大学学报(自然科学版)

作者：叶飞，冯浩岚，梁兴，刘畅，梁晓明，张稳军

单位：1.长安大学 公路学院，陕西 西安 710064;2.天津大学 建筑工程学院，天津300350;3.天津大学滨海土木工程结构与安全教育部重点实验室，天津300350

关键词：隧道工程,盾构机,LightGBM算法,鲸鱼优化算法,锚杆

基金：国家自然科学基金（51678062）

在对锚固地层工程特性分析的基础上，提出了6个可指代锚固地层特性的工程相关指标，将3个盾构机可操作参数一并纳入输入特征，并以盾构机贯入度和刀盘扭矩作为盾构机掘进性能的输出指标，构建了一套适用于盾构机穿锚问题预测的模型指标。依托武汉地铁实际工程，收集了盾构机穿锚实时掘进数据，采用LightGBM方法分别搭建了贯入度和刀盘扭矩预测模型，并利用鲸鱼优化算法（WOA）对LightGBM内的超参数进行寻优，最终得到WOA-LightGBM预测模型。结果表明，构建的盾构机穿锚模型指标具有一定的合理性，可成功预测盾构机穿锚掘进性能；与传统BP、ELM神经网络相比，WOA-LightGBM预测模型耗时相近，在预测精度方面有着明显优势。

来源：2022年第12期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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