基于小数据集建立盾构施工地表沉降预测模型的方法研究

为减少隧道施工过程中的地表沉降,通过小数据集建立盾构施工地表沉降预测模型,利用随机森林-遗传算法(Random Forest-Genetic algorithm,RF-GA)对有限元-地表沉降数据集进行训练,建立地表沉降预测模型,从而有效预测实际工程盾构掘进过程导致的地表沉降。

基于机器学习方法的地铁安全智能监测系统的技术研究及应用

随着城市轨道交通的快速发展,地铁施工的安全性和效率日益受到重视。本文基于机器学习方法,研究了一种地铁安全智能监测系统的技术应用,以深圳市轨道交通盾构工程为案例进行探讨。在实时监测纵坡变化和趋势分析的基础上,系统利用传感器数据进行数据采集与传输,经过数据预处理、特征提取与选择,建立了预测模型,实现了对最大纵坡施工过程中的安全状态实时监测和预警。通过系统生成的可视化报告,工程管理人员能够准确了解线路纵坡的变化趋势,预测潜在的施工风险,及时采取安全措施,确保施工过程的顺利进行。

地铁隧道盾构施工引起的地表变形规律研究

随着现代进程的加快,我国地铁建设规模越来越大,地铁隧道施工也逐渐引起人们的重视。盾构施工在地铁隧道施工中是不可或缺的一种施工方式,盾构施工具有一定的应用优势,应用效果相对理想。但也正因为盾构施工的特殊性,使得盾构施工容易引起地表变形,导致地层的不稳定波动,这对于地铁隧道整体稳定性是不利的。通过分析地表变形机理,找出引起地表变形的原因,采取相对应的措施进行管控,这对于确保盾构施工稳定性尤为重要。