【摘 要】
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地铁作为城市轨道交通中的主要制式,已经成为国内外各大城市的公共基础设施建设重点。盾构法凭借安全、快速和对地面交通影响较低的优点,已经成为地铁隧道施工的主要工法。因为盾构机的掘进主要通过控制各类掘进参数实现,所以研究盾构机掘进参数特征,建立合理的掘进参数模型,对保障盾构机安全、有效的掘进有重要意义。本文以深圳地铁16号线天健花园站～龙城中路站区间为工程依托。以实际施工特点为基础进行数据预处理,并根据
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地铁作为城市轨道交通中的主要制式,已经成为国内外各大城市的公共基础设施建设重点。盾构法凭借安全、快速和对地面交通影响较低的优点,已经成为地铁隧道施工的主要工法。因为盾构机的掘进主要通过控制各类掘进参数实现,所以研究盾构机掘进参数特征,建立合理的掘进参数模型,对保障盾构机安全、有效的掘进有重要意义。本文以深圳地铁16号线天健花园站～龙城中路站区间为工程依托。以实际施工特点为基础进行数据预处理,并根据对左右线盾构区间进行地层组段划分,运用数理统计和可视化方法分析各地层条件下主要掘进参数的特征,运用多元线性回归和随机森林进行掘进参数值的预测,运用关联算法对掘进参数值的匹配进行关联规则挖掘。主要内容如下:（1）在对盾构掘进参数原始数据的预处理过程中,提出了基于盾构实际施工特点的预处理方法,预处理后数据更方便有效地反映盾构机掘进情况,利于数据描述和模型分析顺利进行;并对盾构推进过程的地面隆陷监测数据进行了分析,满足规范要求,表明了掘进参数设置的偏安全性。（2）对左右线盾构整体掘进过程的主要掘进参数进行了数据描述和相关性分析。结果显示主要掘进参数的变化规律大致相同,掘进参数之间的相关性系数大多相近。（3）对左右线盾构的穿越地层进行了地层组段划分,对不同地层条件下的各主要掘进参数分别进行了数据描述,结果表明,盾构掘进参数的统计特征和数据分布特征在不同地层条件下明显不同。（4）对不同地层条件下的主要掘进参数值进行预测,采用多元线性回归方法和随机森林方法,对模型误差进行了可视化分析,并采用三个指标进行定量评估。结果均显示随机森林方法的预测精度更高,预测精度提高范围在16%至81%之间,达到了预测模型方法的优化。（5）对不同地层条件下的主要掘进参数值的匹配进行关联规则挖掘,首先对主要掘进参数进行五区间等距离散化,然后进行字段编码,最后通过强关联规则挖掘,建立参数匹配模型。
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