Tunneluppgörelse förekommer ofta under tunnelbyggprocesserna i storstäderna. Befintliga prognosmetoder för tunnelbyar omfattar modellbaserade tillvägagångssätt och artificiell intelligens (AI) förbättrade tillvägagångssätt. Jämfört med traditionella prognosmetoder kan artificiella neurala nätverk enkelt implementeras, med hög prestanda effektivitet och prognosnoggrannhet. I denna studie, en utökad maskininlärning ramar föreslås kombinera partikel svärm optimering (PSO) med stöd vektor regression (SVR), back-propagation neurala nätverk (BPNN) och extrem inlärningsmaskin (ELM) för att förutsäga ytan bosättning för tunnelkonstruktion i två stora städer i Kina PR. Baserat på verifiering av verkliga data visar PSO-SVR-metoden den högsta prognosnoggrannheten bland de tre föreslagna prognosalgoritmerna.
Hu m.fl. REF jämförde moderna maskininlärning tekniker, inklusive SVM, ELM och back-propagation neurala nätverk (BPN), på tunnel bosättning prognos problem.
Modern Machine Learning Techniques for Univariate Tunnel Settlement Forecasting: A Comparative Study
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}