基于機器學習和非支配排序遺傳算法的盾構姿態(tài)預測與優(yōu)化

摘要： 提出了一種將貝葉斯優(yōu)化（BO）算法、隨機森林（RF）算法和第三代非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅲ）相結(jié)合的盾構姿態(tài)優(yōu)化方法。依托杭州—臨安城際鐵路工程，選取盾構參數(shù)、土性參數(shù)和隧道埋深作為輸入?yún)?shù)，使用BO算法優(yōu)選RF算法的超參數(shù)，構建盾構姿態(tài)預測模型，并對輸入?yún)?shù)進行重要性分析。將盾構姿態(tài)預測模型函數(shù)作為適應度函數(shù)，引入NSGA-Ⅲ算法優(yōu)化盾構姿態(tài)，并得到盾構參數(shù)控制范圍。結(jié)...