基于機(jī)器學(xué)習(xí)的EPB盾構(gòu)土倉壓力預(yù)測方法研究

王 偉,王 興,徐 亮,王 美 艷

(1.長春工程學(xué)院 土木工程學(xué)院,吉林 長春 130012; 2.吉林大學(xué) 建設(shè)工程學(xué)院,吉林 長春 130026)

0 引 言

土壓平衡盾構(gòu)(EPB)因其適用面廣、對周邊環(huán)境影響小的特點(diǎn),在隧道施工中得以廣泛應(yīng)用。由于盾構(gòu)法是封閉作業(yè),其工作狀態(tài)往往需要通過掘進(jìn)參數(shù)來反映。選擇合適的掘進(jìn)參數(shù)可有效控制地面沉降和掌子面穩(wěn)定,減少刀具的損耗,使盾構(gòu)維持良好的姿態(tài)。同時(shí),隨著掘進(jìn)過程中地質(zhì)條件的改變,盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)也需要進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整優(yōu)化,以確保盾構(gòu)安全、高效地掘進(jìn)。如何準(zhǔn)確預(yù)測和控制掘進(jìn)參數(shù)一直是盾構(gòu)隧道施工技術(shù)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)[1]。目前,許多學(xué)者針對EPB盾構(gòu)掘進(jìn)過程中刀盤扭矩、盾構(gòu)推力、注漿壓力、掘進(jìn)速度等參數(shù)在不同地質(zhì)條件下的變化規(guī)律及其理論計(jì)算開展了研究,并根據(jù)胡克定律建立了預(yù)測掘進(jìn)參數(shù)的數(shù)學(xué)物理模型[2-7]。這些模型雖然能夠反映掘進(jìn)參數(shù)之間的解析關(guān)系,但是由于盾構(gòu)掘進(jìn)是一個(gè)復(fù)雜且不斷變化的過程,其穿越的地層實(shí)際上是非均勻、不連續(xù)的非線彈性體,因此,這類預(yù)測模型在工程適用性上具有一定的局限性。隨著近些年大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析[8-9]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10-12]、遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)[13]、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)[14-15]、隨機(jī)森林(Random Forest,RF)[16-17]、粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)[18-19]等機(jī)器學(xué)習(xí)算法在盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測研究中得以應(yīng)用。上述研究表明,通過這些智能算法建立的預(yù)測模型其準(zhǔn)確度明顯高于數(shù)學(xué)物理模型,對于在不同地質(zhì)條件下進(jìn)行EPB盾構(gòu)掘進(jìn)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。土倉壓力是EPB盾構(gòu)施工中最重要的控制參數(shù)之一,土倉壓力失衡將會(huì)造成掌子面失穩(wěn)、地層缺失,進(jìn)而引起地表沉降等一系列不良后果。在掘進(jìn)過程中,盾構(gòu)機(jī)的排土效率是刀盤扭矩、螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速、盾構(gòu)推力、注漿壓力等掘進(jìn)參數(shù)耦合作用的結(jié)果,它直接反映了土倉壓力的變化情況,而排土效率又受地層物理力學(xué)參數(shù)的影響隨時(shí)變化,由于EPB盾構(gòu)的土倉壓力與其他掘進(jìn)參數(shù)之間往往是非線性的映射關(guān)系,很難通過多項(xiàng)式擬合來確定土倉壓力與其他掘進(jìn)參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系。

鑒于此,本文將GA算法嵌入到PSO算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,綜合考慮了盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)之間的相互影響大、耦合效應(yīng)強(qiáng)等特點(diǎn)[20],結(jié)合灰色理論建立基于灰色最小二乘支持向量機(jī)(Grey Least Square Support Vector Machine,GLSSVM)的土倉壓力預(yù)測模型,并通過成都市地鐵17號(hào)線砂卵石盾構(gòu)隧道區(qū)間工程,以實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型的訓(xùn)練與測試樣本,驗(yàn)證預(yù)測模型的有效性和可靠性,為砂卵石地層EPB盾構(gòu)施工掘進(jìn)參數(shù)控制提供參考。

1 EPB盾構(gòu)土倉壓力預(yù)測模型

1.1 GLSSVM基本原理

LSSVM是在基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)上,通過求解線性方程組的形式來取代支持向量機(jī)中的二次規(guī)劃優(yōu)化。LSSVM模型是一種自適應(yīng)模型,可將經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)由一次方改為二次方,用等式約束代替不等式約束[21]。相比于傳統(tǒng)的支持向量機(jī),其優(yōu)點(diǎn)在于提高了求解速度,使復(fù)雜計(jì)算簡單化。GLSSVM模型是在LSSVM基礎(chǔ)上結(jié)合灰色理論GM(1,1)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加,進(jìn)而得到受擾動(dòng)因素影響更小、規(guī)律性更強(qiáng)的新序列數(shù)據(jù)。

假設(shè)原始監(jiān)測數(shù)據(jù)序列如式(1)所示,采用GM(1,1)模型對數(shù)據(jù)序列進(jìn)行累加預(yù)處理,得到累加序列值,如式(2)所示,由累加序列值建立LSSVM模型進(jìn)行預(yù)測。設(shè)前n期的學(xué)習(xí)樣本集合為A(xi,yi),i=1,2,3,…,n。其中,xi∈Rn表示學(xué)習(xí)樣本,yi∈R表示相應(yīng)的輸出預(yù)測樣本,則有高維特征空間描述如式(3)所示,其線性函數(shù)如式(4)所示。

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(2)

(3)

y(x)=wTφ(x)+b

(4)

式中:w為權(quán)值向量;J(w,b,e)為損失函數(shù);γ為容錯(cuò)懲罰系數(shù);ei為誤差;φ(x)為映射函數(shù);b為偏置量。應(yīng)用拉格朗日算子對w和e進(jìn)行優(yōu)化求解,建立拉格朗日函數(shù)如式(5)所示。

(5)

式中:αi為拉格朗日乘子,根據(jù)KKT(Karush Kuhn Tucker)最優(yōu)條件對式(3)進(jìn)行微分求解,得到線性方程組如式(6)所示。

(6)

式中:y=[y1,y2,…,yi]T;E=[1,1,…,1]T;α=[α1,α2,…,αi]T;Q為用于非線性映射的核函數(shù),即Qij=K(xi,xj),i,j=(1,2,…,n);I為單位矩陣。求解方程組后得到LSSVM的回歸模型,如式(7)所示。

(7)

通過計(jì)算,得到累加序列的預(yù)測值yn+k(k=1,2,…,n),對其進(jìn)行累減還原,得到原始數(shù)據(jù)序列的預(yù)測模型,如式(8)所示。

(8)

1.2 PSO-GA參數(shù)尋優(yōu)

核函數(shù)的選擇對GLSSVM回歸模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性及其精度具有重要影響。GLSSVM回歸模型通常采用高斯徑向基核函數(shù)K(xi,xj)對非線性樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,如式(9)所示。

(9)

要在無先驗(yàn)參考值的前提下對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行正確的預(yù)測,必須對核函數(shù)的容錯(cuò)懲罰系數(shù)γ與內(nèi)核參數(shù)σ2進(jìn)行調(diào)整。目前,常使用GA、PSO算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),但是兩種算法都無法保證一定得到最優(yōu)解。若將GA算法中的算子嵌入到PSO算法中,使具有優(yōu)良變化能力的GA算法加入PSO算法的記憶能力,即可使整個(gè)種群向著全局最優(yōu)的方向快速收斂[22]。

假設(shè)D維空間里的一群粒子,每個(gè)粒子都對應(yīng)著一個(gè)能表征其屬性的位置X和速度V,當(dāng)?shù)赿次粒子群迭代更新后,粒子i的運(yùn)動(dòng)速度Vi和運(yùn)動(dòng)位置Xi的迭代更新如式(10)和式(11)所示。

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(11)

式中:ω為慣性權(quán)重;i=1,2,…,m,d=1,2,…,D,其中,m為粒子的數(shù)量,D為搜索維度;c1和c2為加速度因子,其數(shù)值大小決定了尋優(yōu)的時(shí)長,通常取正值;pBest,i為粒子i的最優(yōu)位置;gBest,i為粒子群的最優(yōu)位置;r1和r2為[0,1]之間的隨機(jī)常數(shù)。

慣性權(quán)重ω的大小直接影響全局尋優(yōu)和局部尋優(yōu)的結(jié)果,為更好地平衡全局搜索能力和局部搜索能力,慣性權(quán)重可按式(12)計(jì)算。

(12)

式中:ωmax為最大慣性權(quán)重值;ωmin為最小慣性權(quán)重值;tmax為最大迭代次數(shù);t為當(dāng)前迭代次數(shù)?？梢?將PSO和GA相結(jié)合進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),兼具了GA算法的全局收斂和PSO算法的快速收斂的優(yōu)點(diǎn)。

1.3 預(yù)測模型的構(gòu)建與性能評(píng)價(jià)

構(gòu)建GA-PSO-GLSSVM土倉壓力預(yù)測模型的關(guān)鍵在于選擇哪些掘進(jìn)參數(shù)作為預(yù)測土倉壓力的輸入變量。由EPB盾構(gòu)土倉壓力的影響因素可知,總推力、刀盤扭矩、刀盤轉(zhuǎn)速、推進(jìn)速度、螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速、注漿量以及注漿壓力皆與土倉壓力有較高的相關(guān)性[23-25]。但是,不同的地質(zhì)條件下,土倉壓力與掘進(jìn)參數(shù)之間的關(guān)系也有較大差異,需根據(jù)實(shí)際工程條件通過相關(guān)性分析來確定作為輸入變量的掘進(jìn)參數(shù),并構(gòu)建土倉壓力預(yù)測模型。本文采用皮爾森相關(guān)系數(shù)(Pearson Correlation Coefficient,PCC)對土倉壓力與各掘進(jìn)參數(shù)之間的相關(guān)性進(jìn)行定量描述。計(jì)算公式如式(13)所示。

(13)

式中:v為皮爾森相關(guān)系數(shù);Y,Z為擬分析參數(shù);p為數(shù)據(jù)組的數(shù)量。

為了驗(yàn)證預(yù)測模型的有效性,可采用平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)、可決系數(shù)(R2)和平均絕對百分比誤差(MAPE)來衡量預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的偏差情況,如式(14)～(17)所示。若兩個(gè)誤差指標(biāo)值越趨近0,表明預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果更準(zhǔn)確,預(yù)測效果越好。土倉壓力預(yù)測模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示,預(yù)測流程如圖2所示。

圖2 GA-PSO-GLSSVM預(yù)測模型的預(yù)測流程Fig.2 Prediction process of GA-PSO-GLSSVM prediction model

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2 案例驗(yàn)證

2.1 工程概況

成都市地鐵“市五醫(yī)院站”至“鳳溪河站”區(qū)間隧道起點(diǎn)位于鳳溪大道北段和西鳳街交叉口,沿鳳溪大道程南北向布置,采用土壓平衡盾構(gòu)機(jī)進(jìn)行雙線掘進(jìn)。其中,左線隧道長1 610.186 m,右線隧道長1 611.485 m,左右線各使用1臺(tái)EPB盾構(gòu)機(jī)。本區(qū)間隧道主要穿越密實(shí)卵石土層,隧道縱坡坡度為10.063‰,最小平面曲線半徑450 m。隧道內(nèi)徑7 500 mm,隧道外徑8 300 mm,區(qū)間隧道頂最小埋深約9.5 m,最大埋深約20 m。盾構(gòu)機(jī)主要性能參數(shù)下:

盾構(gòu)機(jī)外徑 8 580 mm

推進(jìn)油缸 2 000 kN,2 200 s,35 MPa,(2×19)

全油缸運(yùn)行速度 80 mm/min

刀盤扭矩 24 324.3 kN·m(α=37.8)

刀盤轉(zhuǎn)速 2.8 r/min

螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速 20 r/min

排土量 684 m3/h

砂卵石地層是一種力學(xué)性質(zhì)極其復(fù)雜的地層,具有顆粒間空隙大、黏聚力低的特點(diǎn),盾構(gòu)機(jī)的掘進(jìn)使地層產(chǎn)生非常大的擾動(dòng),必須對掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行精確控制。盾構(gòu)掘進(jìn)過程中,每開挖1環(huán)可獲得1組監(jiān)測數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)組由總推力、刀盤扭矩、推進(jìn)速度、螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速、螺旋機(jī)扭矩、注漿量和土倉壓力組成。根據(jù)實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)可知,該區(qū)間共有1 033組數(shù)據(jù),取101～1 000環(huán)共計(jì)900組數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,統(tǒng)計(jì)分布如表1所列。

表1 盾構(gòu)區(qū)間掘進(jìn)參數(shù)統(tǒng)計(jì)分布Tab.1 Statistical distribution of tunneling parameters in shield section

去除數(shù)據(jù)集中前期盾構(gòu)試掘進(jìn)和后期出洞調(diào)整數(shù)據(jù),選取220～855環(huán)共計(jì)635組數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,繪制各掘進(jìn)參數(shù)的正態(tài)分布圖,如圖3所示。

圖3 掘進(jìn)參數(shù)正態(tài)分布Fig.3 Normal distribution of tunneling parameters

圖4 樣本數(shù)據(jù)集土倉壓力分布Fig.4 Distribution of chamber earth pressure in sample data

2.2 掘進(jìn)參數(shù)相關(guān)性分析

運(yùn)用Pearson相關(guān)系數(shù)描述土倉壓力與各掘進(jìn)參數(shù)的相關(guān)性,按照式(13)計(jì)算相關(guān)系數(shù),計(jì)算結(jié)果如表2所列。

表2 土倉壓力與各掘進(jìn)參數(shù)的Pearson相關(guān)系數(shù)值Tab.2 Pearson correlation coefficient between chamber earth pressure and excavation parameters

由計(jì)算結(jié)果可知,土倉壓力與總推力、刀盤扭矩和螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與刀盤轉(zhuǎn)速、推進(jìn)速度、螺旋機(jī)扭矩和注漿量呈正相關(guān)關(guān)系。對計(jì)算得到的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),根據(jù)當(dāng)|r|≥rɑ時(shí)兩因素在置信水平ɑ下相關(guān)可知,刀盤扭矩、刀盤轉(zhuǎn)速、螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速與土倉壓力在0.01水平上顯著相關(guān),而總推力、推進(jìn)速度和注漿量在0.1水平上顯著相關(guān),而螺旋機(jī)扭矩與土倉壓力相關(guān)性不顯著。因此,土倉壓力預(yù)測模型的輸入變量為刀盤扭矩、刀盤轉(zhuǎn)速、螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速、注漿量、推進(jìn)速度和總推力。

2.3 預(yù)測模型的建立

將635組數(shù)據(jù)中的前535個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,最后100個(gè)數(shù)據(jù)作為測試集,并對學(xué)習(xí)樣本集數(shù)據(jù)進(jìn)行GM(1,1)模型累加預(yù)處理,建立GLSSVM模型。利用MATLAB軟件將GA算法的交叉算子和遺傳算子嵌入PSO算法中,并對GLSSVM模型核函數(shù)的容錯(cuò)懲罰系數(shù)γ與內(nèi)核參數(shù)σ2進(jìn)行優(yōu)化處理。參數(shù)設(shè)置時(shí),種群數(shù)量過少會(huì)產(chǎn)生病態(tài)基因,過多又會(huì)增加計(jì)算量,一般設(shè)置為0～200。相應(yīng)的,進(jìn)化代數(shù)過小會(huì)導(dǎo)致算法不易收斂,代數(shù)過大則算法不能收斂,所以常取100～500。 變異概率設(shè)置時(shí),如果數(shù)值過小,容易導(dǎo)致有效基因的迅速丟失且不容易修補(bǔ),而變異概率過大,雖然保證了種群的多樣性,但高階模式被破壞的概率也隨之增大。因此,基因突變的概率在0.001～0.1之間取值。與變異概率相似,交叉概率過大隨機(jī)性增大,容易錯(cuò)失最優(yōu)個(gè)體,而交叉概率過小則無法有效更新種群。因此,交叉概率的取值為0.3～0.9。經(jīng)過調(diào)試,最終確定迭代次數(shù)為300,種群規(guī)模為30,交叉概率為0.6,變異概率為0.1,兩個(gè)優(yōu)化參數(shù)的取值范圍設(shè)為[0.01,1 000]。

慣性權(quán)重可以影響微粒的局部最優(yōu)能力和全局最優(yōu)能力。慣性權(quán)重大有利于提高全局搜索能力,反之會(huì)增強(qiáng)局部搜索能力。慣性權(quán)重按照式(12)進(jìn)行迭代尋優(yōu),其最大值為0.9,最小值為0.4。局部搜索能力c1和全局搜索能力c2決定了微粒的經(jīng)驗(yàn)信息對其運(yùn)行軌跡的影響,反映了微粒群之間的信息交流。如何確定最優(yōu)參數(shù)是個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問題,通常需要反復(fù)試算來確定。為了使粒子的個(gè)體經(jīng)驗(yàn)和群體經(jīng)驗(yàn)有同樣重要的影響力,使算法達(dá)到全局探測與局部開采兩者間的有效平衡,可令c1和c2取值相等[26]。本案例通過調(diào)試c值,對比不同方法的最佳適應(yīng)度,并根據(jù)最快收斂速度和最佳適應(yīng)度原則,最終確定c1=c2=1.494 45,即工作最為出色的參數(shù)組合。

分別對GA-GLSSVM,PSO-GLSSVM,GA-PSO-LSSVM,GA-PSO-GLSSVM四種模型進(jìn)行預(yù)測分析,其適應(yīng)度MSE的變化規(guī)律如圖5所示。

圖5 不同算法的適應(yīng)度變化Fig.5 The fitness changes of different algorithms

從各模型適應(yīng)度曲線可知,GA-GLSSVM模型的全局搜索能力更強(qiáng),PSO-GLSSVM模型的收斂速度更快。PSO算法進(jìn)行函數(shù)尋優(yōu)時(shí),常常出現(xiàn)早熟現(xiàn)象,導(dǎo)致求解函數(shù)極值存在較大的偏差,然而遺傳算法對于函數(shù)尋優(yōu)采用選擇、交叉和變異算子操作,直接以目標(biāo)函數(shù)作為搜索信息,以一種概率的方式來進(jìn)行,因此將GA算子嵌入PSO算法中,可實(shí)現(xiàn)GA算法的全局優(yōu)化優(yōu)點(diǎn),又能發(fā)揮PSO加快收斂速度的優(yōu)勢,提高模型擬合優(yōu)度。同時(shí)本文提出利用灰色理論對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,可獲得受擾動(dòng)因素影響更小、規(guī)律性更強(qiáng)的新序列數(shù)據(jù)。不同模型最優(yōu)參數(shù)組合容錯(cuò)懲罰系數(shù)與內(nèi)核參數(shù)如表3所列。

表3 不同模型的最優(yōu)參數(shù)組合Tab.3 Optimal parameter combinations of different models

2.4 預(yù)測結(jié)果分析及對比

將各個(gè)模型的優(yōu)化參數(shù)帶入LSSVM模型進(jìn)行預(yù)測分析,利用GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)處理的數(shù)據(jù)將得到累加序列預(yù)測值,對預(yù)測值進(jìn)行還原,即為原始數(shù)據(jù)集的預(yù)測數(shù)據(jù)。在相同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、訓(xùn)練集等條件下利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測并進(jìn)行對比分析,預(yù)測結(jié)果如圖6所示。

圖6 不同模型的預(yù)測效果對比Fig.6 Comparison of prediction effects of different models

通過對比可知:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在進(jìn)行土倉壓力預(yù)測時(shí),預(yù)測結(jié)果波動(dòng)較大,適用性較差;PSO-GLSSVM模型的預(yù)測數(shù)據(jù)較為平穩(wěn),波動(dòng)較小,但預(yù)測結(jié)果較實(shí)際值偏小;GA -GLSSVM預(yù)測結(jié)果后期波動(dòng)相對較大,且預(yù)測結(jié)果較實(shí)際值偏大;GA-PSO-GLSSVM模型兼顧了上述兩種模型的優(yōu)點(diǎn),預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值十分接近;而GA-PSO- LSSVM模型的預(yù)測結(jié)果波動(dòng)性大,且精度較低。為驗(yàn)證灰色理論預(yù)處理的有效性,剔除學(xué)習(xí)樣本集中個(gè)別較大數(shù)據(jù),剩余524個(gè)數(shù)據(jù)分布如圖7所示。

圖7 剔除波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)土倉壓力分布Fig.7 Distribution of chamber earth pressure by excluding the data with large fluctuations

令模型參數(shù)不變,將前424個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,后100個(gè)數(shù)據(jù)作為測試樣本進(jìn)行GA-PSO-LSSVM預(yù)測,結(jié)果如圖8所示。由圖8可知,在預(yù)測初期數(shù)據(jù)波動(dòng)較小時(shí),GA-PSO-LSSVM模型的預(yù)測效果較好,但由于模型的抵抗波動(dòng)能力較弱,以及前期誤差的累計(jì),導(dǎo)致后期預(yù)測效果不佳。但與圖6中GA-PSO-LSSVM的預(yù)測結(jié)果相比,在剔除個(gè)別較大值后,模型的預(yù)測數(shù)據(jù)波動(dòng)降低,預(yù)測精度提高,可知原始數(shù)據(jù)的波動(dòng)會(huì)極大影響模型的預(yù)測效果。本文將灰色模型引入最小二乘向量機(jī),對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加處理,消除原始數(shù)據(jù)波動(dòng)的影響,提高了預(yù)測精度。

圖8 剔除波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)GA-PSO-LSSVM模型預(yù)測效果Fig.8 The prediction effect of the GA-PSO-LSSVM model after eliminating data with large fluctuations

砂卵石地層因其透水性強(qiáng),自穩(wěn)性差,受到擾動(dòng)時(shí)極易引起地層損失,因此,掘進(jìn)過程中影響土倉壓力的因素非常多,尤其是遇到大粒徑卵石或排渣不暢時(shí),極易造成土倉壓力的異常波動(dòng)。通過對比分析可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對土倉壓力的預(yù)測效果較差,GA-GLSSVM、PSO-GLSSVM和GA-PSO- LSSVM 3種預(yù)測模型在初始階段的預(yù)測精度和預(yù)測效果還是比較好的。當(dāng)遇到波動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí),其土倉壓力預(yù)測值與實(shí)測值偏差較大,可見,掘進(jìn)情況的突變影響了預(yù)測模型的學(xué)習(xí)效果,導(dǎo)致預(yù)測精度明顯下降。而GA-PSO-GLSSVM模型較好地削弱了數(shù)據(jù)波動(dòng)對于預(yù)測模型的影響,在砂卵石這類復(fù)雜地層中預(yù)測EPB盾構(gòu)土倉壓力參數(shù)具有顯著的適用性。

2.5 誤差分析

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目煽啃耘c精確性,以均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)、平均絕對百分比誤差(MAPE)、可決系數(shù)(R2)為評(píng)定指標(biāo)對預(yù)測模型進(jìn)行精度評(píng)定。由表4可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和未處理數(shù)據(jù)的GA-PSO- LSSVM模型的預(yù)測結(jié)果R2為負(fù)值,對土倉壓力預(yù)測的適應(yīng)性較差。通過各模型預(yù)測精度對比可知,GA-PSO-GLSSVM土倉壓力預(yù)測模型的穩(wěn)定性、擬合精度以及結(jié)果的準(zhǔn)確性均高于其他模型,可見該算法可以有效預(yù)測EPB盾構(gòu)的土倉壓力,采用GM(1,1)預(yù)處理后的預(yù)測效果要優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測模型。

表4 各模型預(yù)測精度對比Tab.4 Comparison of prediction accuracy of each model

3 結(jié) 論

(1) 本文將GA算子嵌入到PSO模型中,對數(shù)據(jù)的參數(shù)尋優(yōu)過程進(jìn)行了優(yōu)化。該方法結(jié)合了GA算法全局搜索能力和PSO算法快速收斂的優(yōu)勢,避免了參數(shù)尋優(yōu)陷入局部最優(yōu)解,加快了運(yùn)算效率。同時(shí)將GM(1,1)模型引入LSSVM模型,消除了數(shù)據(jù)波動(dòng)對預(yù)測模型的影響,提高了GA-PSO- GLSSVM土倉壓力預(yù)測模型的精度。

(2) 對比GA-GLSSVM、PSO-GLSSVM、GA- PSO-LSSVM和GA-PSO-GLSSVM四種模型的預(yù)測結(jié)果可知,GA-PSO-GLSSVM模型預(yù)測結(jié)果更加平穩(wěn),相較于其他3種模型,均方根誤差、平均相對誤差、平均絕對百分比誤差和可決系數(shù)均明顯優(yōu)于其他模型,預(yù)測精度更高。

(3) 通過篩選出總推力、刀盤扭矩、推進(jìn)速度、螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速、螺旋機(jī)扭矩和注漿量6種掘進(jìn)參數(shù),利用GA-PSO-GLSSVM模型對盾構(gòu)掘進(jìn)土倉壓力進(jìn)行了預(yù)測。以實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型的訓(xùn)練與測試樣本,驗(yàn)證了預(yù)測模型的有效性和可靠性。合理而準(zhǔn)確的土倉壓力預(yù)測可以有效避免因土倉壓力失衡造成的掌子面失穩(wěn)、地層缺失,進(jìn)而引起地表沉降等一系列不良后果。