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2024年12月三明学院学报Dec.2024

第41卷第6期JOURNALOFSANMINGUNIVERSITYVol.41No.6

DOI:10.14098/j.cn35-1288/z.2024.06.014

大跨度隧道钻爆法施工地表沉降速率预测分析

11,21131,2

朱俊辉，付晓强，刘楠腾，龚慧杰，麻岩，黄凌君

（1.三明学院建筑工程学院，福建三明365004；

2.工程材料与结构加固福建省高等学校重点实验室，福建三明365004；

3.福建省三明市翼宏建设工程有限公司，福建三明365499）

摘要：针对大跨度隧道钻爆法施工引起的地表沉降速率无法实时预测及预测模型精度差的难题，构建了GA-

BP模型，并以莆炎高速公路黄岌隧道为例进行隧道沉降速率预测，采用均方误差、训练拟合系数、测试拟合系数、

收敛速度指标，对BP网络模型、SVM网络模型、RF网络模型和GA-BP网络模型预测结果进行比较，验证GA-BP

方法的有效性。结果表明，GA-BP模型均方误差仅为0.0063，训练、验证和测试拟合系数R分别为0.92696、0.9212

00和0.93869，收敛速度值为0.7839，该模型具有预测精度和效率高，收敛速度快，与实测值的一致性等特性，能够

满足大跨度隧道钻爆法开挖引起的地表沉降速率预测需求，可为后续爆破参数优化和隧道掘进安全提供保障。

关键词：隧道爆破；沉降监测；沉降控制；神经网络；误差分析

中图分类号：U456.3文献标志码：A文章编号：1673-4343（2024）06-0117-08

随着我国交通技术的发展和人们对出行需求的提高，大量的隧道正在规划和建设中。地表沉

降量大，影响隧道施工的安全和周围建筑物的正常使用，特别是对于大跨度隧道钻爆法施工，由于

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围岩扰动引起的地表沉降和变形问题不容忽视。因此，对于大跨度隧道进行监测和地表沉降速

率预测至关重要。采用科学有效的方法对地表沉降和变形问题进行预测，研究隧道不同围岩条件

下合理的开挖方法具有重大的社会经济效益。

隧道开挖常采用地表沉降速率来衡量隧道开挖对地表建（构）筑物的影响。国内外针对隧道地

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表沉降速率问题进行了大量的研究。其中，Shen等提出了一种分类预测策略并利用上海轨道交

通8号线东方体育中心至灵照新村的监测数据对模型进行了训练和预测，该模型可将隧道施工地

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表沉降预测误差降低20%，预测的沉降值更接近监测值。Kim等使用5种机器学习算法对香港某

地铁隧道开挖引起的沉降进行了预测，应用基于贝叶斯优化的超参数调整来有效地探索最优组合

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并提高预测性能，通过比较均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决策系数（R）值评估了所

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开发模型的优良性能。Richa等应用随机森林（RF）和极限梯度增强（XGBoost）组合算法预测了巴

黎快车项目土压平衡隧道掘进机引起的地表沉降，将结果与反向传播人工神经网络（BPNN）的性能