基于改进PSO-RBF的盾构竖向姿态预测模型分析

盾构法隧道施工时,盾构机姿态对下穿施工变形控制极为重要,是影响盾构成败的关键技术,为解决盾构姿态难控制问题,实现对盾构竖向姿态精准预测,提出了一种基于改进的粒子群算法(PSO)和径向基神经网络(RBF)盾构竖向姿态组合预测模型。以福州某盾构施工段为工程背景,将主要盾构掘进参数、地质参数作为输入变量,以盾构机俯仰角偏移量作为输出变量,在训练测试样本数据的基础上构建盾构竖向姿态预测模型。结果表明:模型预测结果同实际结果吻合度较高,证实了改进的PSO-RBF模型在盾构姿态预测中的可靠性。