将支持向量回归(SVR)算法引入隧道施工期围岩变形预测,并采用遗传算法来自动搜索支持向量回归算法的模型参数,形成GA-SVR算法。结合香河隧道的施工变形监测,建立起了公路隧道施工围岩变形预测的GA-SVR智能模型。采用此模型对香河隧道后继开挖的监测时间点进行变形预测,并与实测变形对比,所建立的GA-SVR智能模型预测最大相对误差仅为6.99%,平均预测相对误差仅为1.99%,完全可用于公路隧道施工期的围岩变形预测,并为类似工程提供了借鉴。
通过对隧道围岩稳定的分析以及影响围岩稳定的因素的分析,简要阐述了适时采取合理的支护以阻止围岩强度进一步恶化的必要性和原理。最后,结合某铁路隧道施工,具体讨论了实际施工过程中界定适时支护的一般性原则,用于指导隧道工程施工。
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