[发明专利]一种隧道围岩变形预测方法及预测装置

权利要求书

1.一种隧道围岩变形预测方法，其特征在于，包括：

采集多条隧道围岩的每一个断面的多个测点处的变形监测数据，其中，在每一条隧道围岩的每一个断面布置多个测点；

将每一条隧道围岩对应的变形监测数据输入预先训练后的支持向量回归模型中，输出每一条隧道围岩的围岩预测变形量。

2.根据权利要求1所述的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，所述采集多条隧道围岩的每一个断面的多个测点处的变形监测数据之前还包括：

利用训练样本集对预先构建的支持向量回归模型进行训练，所述训练样本集中包括每一条隧道围岩的多个测点的变形监测数据。

3.根据权利要求2所述的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，

提取所述训练样本集中每一条隧道围岩的每一个测点处的变形监测数据的特征向量以及每一个测点处的实测围岩变形量，构成训练样本特征向量集。

4.根据权利要求3所述的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，所述利用训练样本集对预先构建的支持向量回归模型进行训练包括：

将所述训练样本特征向量集中的每一个特征向量输入预先构建的支持向量回归模型中，输出每一个特征向量对应的围岩预测变形量；

计算由所述支持向量回归模型输出的与每一个特征向量对应的围岩预测变形量与实测围岩变形量之间的损失；

调整所述支持向量回归模型的回归参数值，直到每一个特征向量对应的损失均小于预设阈值，且所述训练样本集中的每一个特征向量对应的损失之和最小。

5.根据权利要求4所述的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，所述将每一条隧道围岩对应的变形监测数据输入预先训练后的支持向量回归模型中，输出每一条隧道围岩的围岩预测变形量包括：

对于任一条隧道围岩，提取所述任一条隧道围岩的多个测点的变形监测数据的特征向量；

将每一个测点对应的特征向量输入预先训练后的支持向量回归模型中，输出每一个测点对应的特征向量对应的围岩预测变形量；

根据所述任一条隧道围岩的每一个测点对应的围岩预测变形量，得到所述任一条隧道围岩的围岩预测变形量。

6.根据权利要求3或4或5所述的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，每一个测点处的变形监测数据的特征向量包括测点处的围岩等级、测点类型、测点深度、测点温度和施工天数。

7.根据权利要求1或2或4或5所述的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，所述支持向量回归模型为：

其中，w为权值向量，为映射隐函数，x为特征向量，b为偏置量。

8.一种隧道围岩变形预测装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集多条隧道围岩的每一个断面的多个测点处的变形监测数据，其中，在每一条隧道围岩的每一个断面布置多个测点；

预测模块，用于将每一条隧道围岩对应的变形监测数据输入预先训练后的支持向量回归模型中，输出每一条隧道围岩的围岩预测变形量。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述隧道围岩变形预测方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种隧道围岩变形预测方法的步骤。