基于支持向量机回归算法的盾构下穿市政管线参数优化研究

随着盾构法施工在我国城市地铁隧道建设的广泛应用,盾构施工将面临越来越复杂的施工场景,尤其是在城市生活区的施工中,将不可避免地穿越各类复杂的市政管线。以合肥某地铁盾构工程下穿市政管线为背景,通过建立数值模型,构建了基于支持向量机回归(SVMR)算法的机器学习模型,并通过优化算法反向求解得到了符合施工要求的盾构参数优化方案。研究结果表明,方法的有效性通过了数值模拟试验和工程实践的验证,能够基于已有的少量盾构参数,针对关键掘进参数如推力、刀盘转速等进行优化,并提出最优组合方案,以确保施工的安全与高效,可为类似工程提供参考。