[发明专利]近接隧道施工条件下新建隧道设计优化方法及设备

权利要求书

1.一种近接隧道施工条件下新建隧道设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1构建隧道施工参数指标体系，基于该隧道施工参数指标体系，采用LightGBM回归模型建立预测极限支撑压力和地表变形的集成学习模型；

S2以岩土条件的不确定性和集成学习模型的元模型误差为约束，对极限支撑压力和地表变形进行优化；

S3建立概率约束，对集成学习模型进行多目标优化，生成Pareto前沿并以理想点距离最短的点为准则选择最优解，该最优解即为新隧道的最佳位置。

2.根据权利要求1所述的一种近接隧道施工条件下新建隧道设计优化方法，其特征在于，步骤S1具体包括：采集现有数据集，将现有数据集划分为训练集和测试集，采用训练集对LightGBM回归模型进行预测精度分析，采用均方误差和均方根误差对LightGBM回归模型预测的准确性进行评价。

3.根据权利要求2所述的一种近接隧道施工条件下新建隧道设计优化方法，其特征在于，步骤S2中，将现有数据集的数据作为y，LightGBM回归模型的预测值作为，利用最小二乘方法训练出如下的线性回归模型:

式中，为回归方程代入x得出的估计值，为回归方程函数，为现有数据集第i个数据，为预测值第i个数据，为回归模型的预测值，为现有数据集平均值，i为样本序号。

4.根据权利要求3所述的一种近接隧道施工条件下新建隧道设计优化方法，其特征在于，LightGBM回归模型中，用回归过程的预测区间对元模型的不确定性进行量化，包括：在所述线性回归模型中，给定样本容量为n的样本，现有数据集的数据作为y，LightGBM回归模型的预测值作为x，相应的预测区间PI由下式计算：

其中，为基于回归模型的预测值，为自由度显著水平下的t值，为残差标准误差，和分别为x的均值和方差，n为样本容量。

5.根据权利要求1所述的一种近接隧道施工条件下新建隧道设计优化方法，其特征在于，步骤S2中，采用蒙特卡罗仿真方法对来自岩土条件的不确定性进行量化，包括：假设所考虑的土壤参数服从特定的概率分布，将产生n个样本服从该分布，在预测输入变量为的优化目标时，蒙特卡罗仿真方法会用每一个样本计算输出值，所有的结果都在定义的范围内，定义的范围表示为m，因此预测在限定范围内的概率为。

6.根据权利要求1所述的一种近接隧道施工条件下新建隧道设计优化方法，其特征在于，步骤S3中，建立概率约束，对集成学习模型进行多目标优化，包括：

其中，是第j个约束函数，是定义的概率极限，为集成学习模型函数，为第m个目标函数，为数据集中第i个输入变量，为第i个输入变量最小值，为第i个输入变量最大值。