[发明专利]一种盾构施工引起地面沉降的预测方法、装置以及设备

权利要求书

1.一种盾构施工引起地面沉降的预测方法，其特征在于，包括：

采集初始盾构区间样本集，并构建盾构沉降预测模型；

利用SMOTE算法将所述初始盾构区间样本集进行样本数目扩增处理，随机采样样本增加少数类样本，得到盾构区间样本训练集；

将所述盾构区间样本训练集输入所述盾构沉降预测模型中进行训练，得到完成训练的盾构沉降预测模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集初始盾构区间样本集包括：

采集历史案件中地质参数和盾构参数，构建盾构区间数据；

将所述盾构区间数据利用进行标准化处理，得到所述初始盾构区间样本集；

其中，为所述盾构区间数据的均值，σ为处理样本数据的标准差，x^*为所述初始盾构区间样本集，x为所述盾构区间数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用SMOTE算法将所述初始盾构区间样本集进行样本数目扩增处理，随机采样样本增加少数类样本，得到盾构区间样本训练集包括：

S31：选取所述初始盾构区间样本集中每个样本，计算所述每个样本到其他样本的欧氏距离，选取与每个样本之间欧式距离小于等于预设距离的多个样本作为所述每个样本的相邻样本；

S32：根据预设采样倍率，将所述每个样本与其对应的相邻样本随机组合，构建新样本；

S33：将所述新样本与所述初始盾构区间样本集中的样本进行随机组合，增加样本数量，产生多组不同样本数目的盾构区间样本训练集。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述盾构区间样本训练集输入所述盾构沉降预测模型中进行训练，得到完成训练的盾构沉降预测模型包括：

将每组盾构区间样本训练集按照预设比例划分为训练集和测试集，将每组训练集输入所述盾构沉降预测模型中进行训练，记录每组盾构沉降预测模型的运行时间；

利用粒子群寻优算法对所述每组盾构沉降预测模型进行迭代寻优，计算每次迭代盾构沉降预测模型的评价指标；

基于每次迭代评价指标的斜率，确定粒子群寻优算法的最佳迭代次数；

基于所述每组盾构沉降预测模型的运行时间，确定最佳盾构区间样本训练集的样本数目；

基于所述粒子群寻优算法的最佳迭代次数和所述最佳盾构区间样本训练集的样本数目，确定所述盾构沉降预测模型的最佳超参数，得到所述完成训练的盾构沉降预测模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述盾构沉降预测模型的评价指标包括均方根误差和平均绝对误差：

所述均方根误差计算公式为：

所述平均绝对误差计算公式为：

其中，n为盾构区间样本训练集的样本数目，r_i为所述每组预测沉降值，p_i为所述每组真实沉降值。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用粒子群寻优算法对所述每组盾构沉降预测模型进行迭代寻优，计算每次迭代盾构沉降预测模型的评价指标包括：

S51：初始化随机盾构沉降预测模型的参数；

S52：将所述每组训练集输入所述盾构沉降预测模型中，输出沉降值；

S53：基于所述沉降值与真实沉降值计算所述盾构沉降预测模型的评价指标；

S54：判断迭代次数是否达到预设迭代次数；

S55：若所述迭代次数未达到所述预设迭代次数，则进行全局化搜索更新所述随机盾构沉降预测模型的参数，重复步骤S52-54；

S56：若所述迭代次数达到所述预设迭代次数时，则停止迭代优化。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述若所述迭代次数未达到所述预设迭代次数，则进行全局化搜索更新所述随机盾构沉降预测模型的参数包括：

基于所述粒子群寻优算法迭代得到速度项和随机项；

根据所述速度项和所述随机项更新所述随机盾构沉降预测模型的每个参数的速度和位置，产生新的参数。