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基于优化多维支持向量机回归模型的土体参数反演
| 题名： | 基于优化多维支持向量机回归模型的土体参数反演 |
| 作者： | 李向海 1 杨玲 2 魏静 2 |
| 作者单位： | 1. 中国铁建投资集团有限公司2. 北京交通大学土木建筑工程学院 |
| 关键词： | 道路工程;参数反演;麻雀搜索算法;多维支持向量机回归;敏感性分析;黄土边坡; |
| 摘要： | 针对如何有效提高位移监测数据反演土体参数精度的问题，提出一种基于麻雀搜索算法优化多维支持向量机回归模型的土体参数反演方法。依托黄土区超深路堑边坡工程项目，采用有限差分软件FLAC3D建立边坡二维模型，并利用正交试验进行土体参数的多因素敏感性分析以确定待反演参数。然后建立符合实际开挖情况的边坡三维开挖模型，计算不同反演参数下的模拟位移值以获得训练数据。利用麻雀搜索算法获得多维支持向量机回归模型的最优参数从而构建SSA-MSVR模型，使用训练数据训练优化模型。最后，将实际监测位移代入训练好的模型求得土体最优反演参数并分析验证反演参数的正确性。结果表明：影响边坡稳定性系数的土体参数敏感性排序前4位为老黄土的内摩擦角、红黏土的内摩擦角、老黄土的黏聚力和老黄土的弹性模量，确定了这4个参数为待反演参数；超深路堑边坡开挖完成后，边坡顶部产生沉降位移，而底部出现卸荷回弹现象；利用反演参数计算的位移模拟值与实际监测值相对误差均小于10%,证明SSA-MSVR模型应用于土体参数反演效果较好，为参数反演提供了新的思路和方法。 |
| 期刊名称： | 公路交通科技 |
| 出版日期： | 202405 |
| 出版年： | 2024 |
| 期： | 9 |
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