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摘要：本发明提出了一种基坑开挖诱发临近隧道变形的智能实时预测模型搭建方法，包括：步骤1、建立影响因素‑隧道变形数据集；影响因素包括：若干个土体参数，组成集合X；步骤2、数据集上对极限梯度提升模型XGBoost进行训练；步骤3、以XGBoost对应割线法中的fx，使用割线法基于工程案例中连续的N个工况的前N‑1个工况依次进行土体参数x的反演，以获取反演更新后的土体参数n为工况的编号，n∈2～N‑1；x∈X；步骤4、将x*输入至XGBoost来预测工程案例中下一工况的隧道变形，实现变形实时预测。本发明可实时监测隧道变形。
主权项：1.一种基坑开挖诱发临近隧道变形的智能实时预测模型搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立影响因素-隧道变形数据集；影响因素包括：若干个土体参数，组成集合X；步骤2、数据集上对极限梯度提升模型XGBoost进行训练；步骤3、以XGBoost对应割线法中的fx，使用割线法基于工程案例中连续的N个工况的前N-1个工况依次进行土体参数x的反演，以获取反演更新后的土体参数n为工况的编号，n∈2～N-1；x∈X；土体参数基于隧道变形的监测值反演；其中，获取工况一的土体参数x*的过程中，原始土体参数取实测值；获取工况n的土体参数x*的过程中，原始土体参数取土体参数步骤4、将x*输入至XGBoost来预测工程案例中下一工况的隧道变形，实现变形实时预测，具体包括以下步骤：第n轮实时预测时，输入基于工况n反演的土体参数预测剩余工况下的的隧道变形。
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百度查询： 同济大学 基坑开挖诱发临近隧道变形的智能实时预测模型搭建方法
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