基于PSO-SVM模型的隧道水砂突涌量预测研究

作     者：冯宝俊 刘敦文 褚夫蛟 FENG Bao-jun;LIU Dun-wen;CHU Fu-jiao

作者机构：中南大学资源与安全工程学院湖南长沙410083 

出 版 物：《中国安全生产科学技术》 (Journal of Safety Science and Technology)

年 卷 期：2014年第10卷第7期

页      面：123-129页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 

主　　题：公路隧道 水砂突涌 PSO—SVM 预测分析 

摘      要：复杂工程地质条件下,隧道水砂混合物突涌的预测防控是隧道安全建设的基础,准确预测水砂混合物突涌量,为工程提供安全保障至关重要。为提高预测准确性,提出一种基于粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)的隧道水砂突涌量预测模型。综合考虑地质构造、气象条件、施工影响三类因素,选取七个因子,结合某公路隧道,利用PSO-SVM建立隧道水砂突涌量预测模型,并对该隧道水砂突涌量进行预测,结果与实际突涌量一致。证实综合粒子群算法和支持向量机优势的PSO-SVM方法预测精度高,且易于实现,为类似隧道工程突涌预测提供参考与借鉴。