机器学习预测盾构掘进地表沉降的研究进展及展望.docx

机器学习预测盾构掘进地表沉降的研究进展及展望

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

盾构掘进地表沉降预测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1盾构掘进地表沉降机理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2传统预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3机器学习在沉降预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

机器学习预测盾构掘进地表沉降的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1监督学习在沉降预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1.1线性回归模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1.2支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.3随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2无监督学习在沉降预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.1主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.2聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3深度学习在沉降预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3.3长短期记忆网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

机器学习预测盾构掘进地表沉降的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2特征选择与提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3模型选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.4模型评估与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

研究现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.1研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.2存在的挑战与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.内容描述

随着城市化进程的加快，地下空间开发日益增多，盾构法作为一种高效、环保的隧道施工技术，在城市地铁、地下交通网络建设中得到了广泛应用。然而，盾构掘进过程中不可避免地会对地表产生沉降影响，进而影响地面建筑物的安全和周边环境的稳定。因此，如何准确预测并控制盾构掘进引起的地表沉降，成为当前土木工程领域研究的热点问题。

近年来，机器学习作为人工智能的一个重要分支，其在数据分析、模式识别等方面的应用取得了显著成果，为解决盾构掘进地表沉降预测提供了新的思路和方法。本研究旨在通过分析现有的文献资料和研究成果，总结机器学习在盾构掘进地表沉降预测方面的应用进展，探讨其存在的问