基于WOA-LightGBM的盾构切削锚杆参数预测

作     者：叶飞 冯浩岚 梁兴 刘畅 梁晓明 张稳军 YE Fei;FENG Haolan;LIANG Xing;LIU Chang;LIANG Xiaoming;ZHANG Wenjun

作者机构：长安大学公路学院陕西西安710064 天津大学建筑工程学院天津300350 天津大学滨海土木工程结构与安全教育部重点实验室天津300350 

出 版 物：《同济大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tongji University:Natural Science)

年 卷 期：2022年第50卷第12期

页      面：1761-1769页

核心收录：

学科分类：081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金(51678062) 

主　　题：隧道工程 盾构机 LightGBM算法 鲸鱼优化算法 锚杆 

摘      要：在对锚固地层工程特性分析的基础上,提出了6个可指代锚固地层特性的工程相关指标,将3个盾构机可操作参数一并纳入输入特征,并以盾构机贯入度和刀盘扭矩作为盾构机掘进性能的输出指标,构建了一套适用于盾构机穿锚问题预测的模型指标。依托武汉地铁实际工程,收集了盾构机穿锚实时掘进数据,采用LightGBM方法分别搭建了贯入度和刀盘扭矩预测模型,并利用鲸鱼优化算法(WOA)对LightGBM内的超参数进行寻优,最终得到WOALightGBM预测模型。结果表明,构建的盾构机穿锚模型指标具有一定的合理性,可成功预测盾构机穿锚掘进性能;与传统BP、ELM神经网络相比,WOA-LightGBM预测模型耗时相近,在预测精度方面有着明显优势。