基于GRA-SSA-Elman的隧洞TBM掘進(jìn)適應(yīng)性評(píng)價(jià)

趙 雪，顧偉紅

(蘭州交通大學(xué)土木工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

0 引言

隧道掘進(jìn)機(jī)(TBM)具有成洞效率快、自動(dòng)化程度高及安全性好等優(yōu)點(diǎn)，已成為建設(shè)地下及隧洞工程的重要裝備。但由于隧洞工程地勢(shì)復(fù)雜，在TBM施工中常有工程事故發(fā)生，輕者造成經(jīng)濟(jì)損失、工期延緩，重則導(dǎo)致人員傷亡等重大事故，使得施工效率不理想。因此，進(jìn)行TBM掘進(jìn)適應(yīng)性綜合分析對(duì)隧洞施工具有重要意義。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)TBM適應(yīng)性評(píng)價(jià)分析展開(kāi)了以下研究。Bejari等[1]提出基于層次分析法與TOPSIS法相結(jié)合的一種模型，評(píng)估隧道施工TBM掘進(jìn)適應(yīng)性研究。Mikaeil等[2]通過(guò)對(duì)TBM在硬巖中采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用多因素評(píng)價(jià)方法對(duì)TBM的適應(yīng)性進(jìn)行研究。呂瑞虎[3]建立層次分析模型，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)建立TBM適應(yīng)性評(píng)價(jià)體系。Bieniawski等[4]通過(guò)國(guó)外某項(xiàng)目的隧洞數(shù)據(jù)，以統(tǒng)計(jì)分析的方法憑施工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行TBM適應(yīng)性評(píng)價(jià)。高巖[5]基于模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)判法對(duì)TBM適應(yīng)性進(jìn)行分析。許占良[6]通過(guò)管涔山隧道的案例從工程地質(zhì)和水文地質(zhì)條件分析研究TBM施工適應(yīng)性。趙延喜等[7]采用模糊綜合評(píng)判與層次分析法，將TBM施工風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量研究。Xing等[8]引入粒子群優(yōu)化算法提出一種隧道施工自適應(yīng)模型。詹金武等[9]提出采用模糊多智能體與案例推理相結(jié)合的TBM選型及掘進(jìn)適應(yīng)性決策評(píng)價(jià)系統(tǒng)。上述研究理論與方法均在TBM掘進(jìn)適應(yīng)性評(píng)價(jià)研究中取得了一定的成果，但也存在一定的缺陷：如人為主觀因素影響較大，缺乏自我學(xué)習(xí)能力，指標(biāo)賦權(quán)時(shí)會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性；離散的問(wèn)題優(yōu)化不佳且容易陷入局部最優(yōu)，而適應(yīng)性影響因素眾多且大多數(shù)具有非線性、離散性的特征。

基于此，本文提出采用灰色關(guān)聯(lián)分析與麻雀搜索(SSA)算法優(yōu)化的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行TBM適應(yīng)性預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)，以期為實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的TBM掘進(jìn)適應(yīng)性預(yù)測(cè)評(píng)估提供新途徑。在結(jié)合前人研究及施工勘察資料的基礎(chǔ)上優(yōu)選評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法，分析指標(biāo)因素與TBM掘進(jìn)適應(yīng)性間關(guān)聯(lián)度，提高預(yù)測(cè)TBM掘進(jìn)適應(yīng)性的準(zhǔn)確性。人工智能方法以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為代表，尤其是Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性，因網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)多增加1個(gè)承接層后，增強(qiáng)了模型的計(jì)算能力和記憶功能，能夠以任意精度逼近任意非線性映射。針對(duì)TBM適應(yīng)性影響因素的非線性特征具有很強(qiáng)的適用性，但該模型具有一定的泛化性能，因此引入SSA算法對(duì)Elman模型進(jìn)行優(yōu)化。該算法是近幾年新提出的一種優(yōu)化算法，比起傳統(tǒng)的優(yōu)化算法，其收斂速度更快、可擴(kuò)大獲取最優(yōu)解的范圍。這2種算法相結(jié)合的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)模型已在管理科學(xué)[10]、地質(zhì)勘測(cè)[11]等領(lǐng)域取得良好的效果，但在隧道施工TBM管理優(yōu)化中尚未應(yīng)用。

1 TBM適應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取

影響TBM掘進(jìn)適應(yīng)性的因素眾多，通過(guò)文獻(xiàn)[12-14]及相關(guān)施工資料研究確定TBM適應(yīng)性的主要影響因素包括地質(zhì)條件、掘進(jìn)參數(shù)、不良地質(zhì)、施工組織4個(gè)方面。通過(guò)進(jìn)一步調(diào)查研究分析，4個(gè)主要影響因素細(xì)分為13個(gè)2級(jí)指標(biāo)構(gòu)建引水隧洞TBM掘進(jìn)適應(yīng)性指標(biāo)體系。具體指標(biāo)及指標(biāo)說(shuō)明如表1所示。

表1 TBM適應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)及指標(biāo)說(shuō)明

1.2 指標(biāo)等級(jí)劃分

根據(jù)既有文獻(xiàn)研究[15-17]及施工調(diào)研將適應(yīng)性等級(jí)劃分為4級(jí)，分別定義為：Ⅰ級(jí)TBM掘進(jìn)很適應(yīng)，掘進(jìn)平均日進(jìn)尺在30 m以上；Ⅱ級(jí)TBM掘進(jìn)較適應(yīng)，掘進(jìn)平均日進(jìn)尺15～30 m；Ⅲ級(jí)TBM掘進(jìn)適應(yīng)性較差，掘進(jìn)平均日進(jìn)尺2～15 m；Ⅳ級(jí)TBM掘進(jìn)不適應(yīng)，速度較低，掘進(jìn)平均日進(jìn)尺低于2 m。

表2為指標(biāo)具體等級(jí)劃分。其中，巖石單軸抗壓強(qiáng)度、巖體完整性系數(shù)、石英含量、地應(yīng)力水平、刀盤(pán)轉(zhuǎn)矩是根據(jù)《TBM設(shè)計(jì)與施工》中采用模糊數(shù)學(xué)建立隸屬函數(shù)確定各指標(biāo)等級(jí)劃分；結(jié)構(gòu)面與洞軸線夾角是參考文獻(xiàn)[18]確定等級(jí)劃分、掘進(jìn)速度與平均總推力系數(shù)是依據(jù)文獻(xiàn)[19]確定；斷裂破碎帶是根據(jù)劉學(xué)增學(xué)者研究及結(jié)合工程結(jié)構(gòu)面和其工程意義將破碎帶適應(yīng)性等級(jí)分為4個(gè)等級(jí)；地下涌水量根據(jù)《礦區(qū)水文地質(zhì)工程地質(zhì)勘探規(guī)范》和《煤礦防治水規(guī)定》確定；有害氣體涌出量根據(jù)《鐵路瓦斯隧道技術(shù)規(guī)范》確定；施工組織是根據(jù)專家調(diào)查打分劃分指標(biāo)等級(jí)。

表2 隧洞TBM掘進(jìn)適應(yīng)性指標(biāo)等級(jí)劃分

2 構(gòu)建TBM適應(yīng)性預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，因其具有計(jì)算高效、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可處理高維數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用，但輸入過(guò)多無(wú)相關(guān)特征變量會(huì)導(dǎo)致“信息冗余”、“維數(shù)災(zāi)難”，降低模型精度，因此本文利用GRA分析法對(duì)TBM掘進(jìn)適應(yīng)性影響因素進(jìn)行分析。本文所選取的指標(biāo)已經(jīng)考慮了方便取值和根據(jù)綜合分析影響較大的特征因素，即便如此，影響因素復(fù)雜多變，是信息不完全的典型灰色系統(tǒng)[20]，因此采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分析和篩選?；诖?，本文在Matlab2020a環(huán)境下建立基于GRA-SSA-Elman的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型。

2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)是用來(lái)分析TBM掘進(jìn)適應(yīng)性指標(biāo)因素與掘進(jìn)適應(yīng)性之間關(guān)聯(lián)性的一種分析方法。

序列Xi=[xi(1),xi(2),xi(3),…,xi(n)]，令X0為數(shù)據(jù)序列，Xi為對(duì)比序列，X0和Xi之間的關(guān)系度系數(shù)[20]

(1)

式中：x0i=x0(k)-xi(k)；minimink|x0i|為k點(diǎn)x0(k)與xi(k)的最小絕對(duì)差值；maximaxk|x0i|為k點(diǎn)的最大絕對(duì)差值；ρ為分辨率系數(shù)，ρ∈[0,1]。

X0和Xi之間的灰色關(guān)聯(lián)度γi為

(2)

求出各指標(biāo)之間的灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序，若指標(biāo)關(guān)聯(lián)度值低，相關(guān)性較差，則不予考慮。

2.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新增了承接層，該動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)可將過(guò)去或未來(lái)某一狀態(tài)作為隱含層的輸入值，通過(guò)非線性函數(shù)確定隱含層神經(jīng)元數(shù)量[21]，Elman模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 Elman模型結(jié)構(gòu)圖

其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

x(t)=f(w1xc(t)+w2(u(t-1)))。

(3)

xc(t)=x(t-1)。

(4)

y(t)=g(w3x(t))。

(5)

式(3)—(5)中：f為中間層傳遞函數(shù)；g為輸出神經(jīng)元的傳遞函數(shù)；u為輸入向量；xc為反饋向量；w1、w2、w3為連接權(quán)重；x為中間層向量；y為輸出向量。

xc(t)=x(t-1)=f(w1xc(t-1)+w2u(t-2))。

(6)

xc(t-1)=x(t-2)進(jìn)行迭代時(shí)xc(t)受上一時(shí)刻連接權(quán)重的影響，得到歷史信號(hào)對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的影響。

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)量選擇會(huì)影響模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，數(shù)量少學(xué)習(xí)程度不佳，數(shù)量多訓(xùn)練過(guò)程變得緩慢，模型初始時(shí)無(wú)法得到最佳的神經(jīng)元數(shù)量，只能不斷訓(xùn)練進(jìn)行調(diào)整[22]，最佳神經(jīng)元數(shù)量范圍可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式：

(7)

式中：m為輸入層神經(jīng)元；l為輸出層神經(jīng)元；a取值為1～10。

計(jì)算出n的范圍代入模型進(jìn)行訓(xùn)練尋優(yōu)，本文訓(xùn)練后的MSE隱含層神經(jīng)元數(shù)量變化曲線如圖2所示。由圖2可得，最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12，均方誤差為0.009 8，所以承接層的神經(jīng)元數(shù)量也為12。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

圖2 MSE隱含層神經(jīng)元數(shù)量變化曲線圖

圖3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

2.3 麻雀搜索優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

麻雀搜索算法是根據(jù)模擬麻雀生存機(jī)制提出的一種優(yōu)化算法，發(fā)現(xiàn)者負(fù)責(zé)搜尋食物，作為優(yōu)異個(gè)體，跟隨者伴隨發(fā)現(xiàn)者尋找食物，其中兩者的位置是動(dòng)態(tài)變換的。若跟隨者發(fā)現(xiàn)好的位置則更新發(fā)現(xiàn)者的解，否則保持不變；若發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)，邊緣麻雀會(huì)躲避到安全位置，處于最佳位置的麻雀將在周圍走動(dòng)，通過(guò)不斷循環(huán)直到達(dá)到最優(yōu)解[23]。TBM掘進(jìn)適應(yīng)性評(píng)價(jià)模型流程如圖4所示。

圖4 TBM掘進(jìn)適應(yīng)性評(píng)價(jià)模型流程圖

具體步驟如下：

2)設(shè)置初始參數(shù)。設(shè)置Elman初始參數(shù)和初始化SSA種群。

3)計(jì)算適應(yīng)度。利用SSA尋找適應(yīng)度最優(yōu)位置，適應(yīng)度計(jì)算公式如下：

(8)

4)更新發(fā)現(xiàn)者位置。

(9)

式中：t為迭代次數(shù)；rmax為最大迭代次數(shù)；Xi,j為第i只麻雀的j維的位置；α為(0, 1]的隨機(jī)數(shù)；R2為安全值；ST為警戒值；Q為服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)；L為全1矩陣。

5)更新跟隨者位置。

(10)

6)更新偵察者位置

3.生活中，一些容易變質(zhì)的食物都會(huì)用真空來(lái)包裝，或是在其中放入一小袋鐵粉，這有什么作用？(展示對(duì)應(yīng)的圖片素材)

(11)

式中：xbest為最優(yōu)位置；fg為最佳適應(yīng)度；fw為最差適應(yīng)度；β為步長(zhǎng)控制參數(shù)；K為[-1, 1]上的隨機(jī)數(shù)；ε為無(wú)限接近于0的常數(shù)。

7)獲取最佳值。將樣本訓(xùn)練集代入Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算適應(yīng)度值，判斷是否滿足終止條件，否則繼續(xù)更新。

8)構(gòu)建模型。將得到的最佳權(quán)值和閾值代入Elman，構(gòu)建SSA-Elman模型。

SSA-Elman預(yù)測(cè)模型的適應(yīng)度通過(guò)訓(xùn)練集和測(cè)試集的均方誤差體現(xiàn)，在SSA進(jìn)化過(guò)程中，適應(yīng)度越小，表明模型預(yù)測(cè)精度越準(zhǔn)確。TBM掘進(jìn)適應(yīng)性預(yù)測(cè)的SSA適應(yīng)度變化曲線如圖5所示。由圖5可得：算法在迭代初期尋優(yōu)效果好，能快速找到相對(duì)較優(yōu)解，收斂速度快；運(yùn)行后期開(kāi)始逐漸穩(wěn)定收斂，表明算法的尋優(yōu)能力較強(qiáng)。

圖5 SSA適應(yīng)度變化曲線

3 實(shí)例驗(yàn)證

北疆某水利隧洞工程洞身主要為奧陶系黑云母石英片巖、二云石英片巖、華力西期變質(zhì)斜長(zhǎng)花崗巖、花崗斑巖、閃長(zhǎng)巖，隧洞洞身附近斷層和裂隙不發(fā)育，裂隙面多以石英脈充填，穿越 8 條區(qū)域性斷裂，129 條次一級(jí)斷層破碎帶，花崗巖中石英含量一般為15%～25%。隧洞絕大部分為Ⅱ、Ⅲ類圍巖，飽和抗壓強(qiáng)度為 30～170 MPa，整體穩(wěn)定性好。在掘進(jìn)中，TBM最大推力可達(dá)16 000 kN，最大轉(zhuǎn)矩可達(dá)2 300 N·m，最大刀盤(pán)轉(zhuǎn)速可達(dá)6.5 r/min，撐靴支持力可達(dá)262 kN，推力和轉(zhuǎn)矩均有余量，刀盤(pán)轉(zhuǎn)速較低，但掘進(jìn)速度較高。隧洞TBM施工及標(biāo)段劃分如圖6所示，圖中工程主要包括主洞TBM 施工段、主洞鉆爆法施工段、支洞、攔河引水閘和倒虹吸等，TBM1從支洞P1進(jìn)入，TBM2和TBM3從支洞P3進(jìn)入，P0、P2、P4為3條施工緩斜井。

圖6 TBM施工及標(biāo)段劃分示意圖

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

樣本質(zhì)量很大程度會(huì)決定模型的訓(xùn)練效果。本文查閱北疆某水利隧洞施工報(bào)告和施工現(xiàn)場(chǎng)資料，其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)是依據(jù)隧洞施工報(bào)告和調(diào)研資料掘進(jìn)里程數(shù)據(jù)，按照不同等級(jí)劃分選取各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)(定量指標(biāo)數(shù)據(jù)依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研、查閱施工報(bào)告以及與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人溝通采集；定性指標(biāo)數(shù)據(jù)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)打分收集指標(biāo)數(shù)據(jù))。

本文數(shù)據(jù)從實(shí)例項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研收集，收集到的數(shù)據(jù)不能直接用于分析和預(yù)測(cè)，其中部分?jǐn)?shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)不全和異常的問(wèn)題，因此需提前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。首先，剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)收集不完整的點(diǎn)；其次，數(shù)據(jù)集中還會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常的點(diǎn)，如TBM卡機(jī)時(shí)刀盤(pán)轉(zhuǎn)矩、巖石單軸抗壓強(qiáng)度、巖石完整性系數(shù)等數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)異常；最后，因刀盤(pán)不能正常切割，會(huì)出現(xiàn)因刀盤(pán)推力增大，貫入度很小的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。最終得到該隧洞Ⅱ標(biāo)段36組數(shù)據(jù)樣本，其中30組里程數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，6組為測(cè)試樣本，選?、髽?biāo)段中的6個(gè)里程段作為待測(cè)樣本，待測(cè)樣本數(shù)據(jù)集如表3所示。

表3 北疆某水利工程某隧洞待測(cè)樣本數(shù)據(jù)集

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用GRA分析法對(duì)選取的指標(biāo)影響因素做相關(guān)性分析，若個(gè)別因素相關(guān)性較低，對(duì)TBM適應(yīng)性預(yù)測(cè)效果會(huì)產(chǎn)生影響，故需要做降維處理。其計(jì)算步驟如2.1節(jié)所述，根據(jù)式(1)計(jì)算各指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)值，如表4所示(由于篇幅有限只列出部分?jǐn)?shù)據(jù))；根據(jù)式(2)計(jì)算指標(biāo)關(guān)聯(lián)度并進(jìn)行排序，結(jié)果如表5所示。由表4分析可知：石英含量、有害氣體涌出量所得關(guān)聯(lián)度較低，相關(guān)性較差，不滿足要求。因此，選擇表5中前11個(gè)影響因素作為評(píng)價(jià)水利隧洞TBM掘進(jìn)適應(yīng)性的輸入向量。

表4 各指標(biāo)因素與掘進(jìn)適應(yīng)性間的關(guān)聯(lián)系數(shù)值

表5 TBM適應(yīng)性影響因素之間的關(guān)聯(lián)度值

3.3 建立SSA-Elman預(yù)測(cè)模型

利用建立的SSA-Elman模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，采用留一交叉驗(yàn)證法檢驗(yàn)SSA-Elman模型預(yù)測(cè)性能，將每個(gè)訓(xùn)練樣本單獨(dú)作為測(cè)試集，其余均為訓(xùn)練集，依次對(duì)30組訓(xùn)練樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。留一交叉驗(yàn)證法的優(yōu)勢(shì)在于訓(xùn)練樣本中的每一組樣本皆會(huì)被用來(lái)訓(xùn)練，使得模型最接近原始樣本分布特征，結(jié)果可靠。30組樣本進(jìn)行留一交叉驗(yàn)證法驗(yàn)證誤差值結(jié)果如圖7所示。

圖7 驗(yàn)證誤差值

為驗(yàn)證SSA對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化結(jié)果，通過(guò)預(yù)測(cè)評(píng)估6組測(cè)試樣本(樣本編號(hào)31—36)，對(duì)比分析Elman模型和SSA-Elman模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，如表6和圖8所示。由表6分析可得：Elman模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值誤差較大，而SSA-Elman模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相差較?。磺褽lman模型誤差值相差較大，最大差值為0.557 3，最小差值為0.044 6，而SSA-Elman模型最大差值為0.128 3，最小差值為0.000 6。

(a)模型預(yù)測(cè)誤差圖

為評(píng)估SSA-Elman模型的準(zhǔn)確性，本文對(duì)比分析2種模型的4個(gè)評(píng)價(jià)參數(shù)見(jiàn)表7。MSE、RMSE、MAE、MAPE越小表明模型性能越好、準(zhǔn)確性越高，如表6所示。SSA-Elman模型的4種評(píng)價(jià)參數(shù)均小于Elman模型，且所得參數(shù)值均達(dá)到模型精度值，證明SSA-Elman模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于Elman模型。

表6 測(cè)試樣本預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析

表7 模型評(píng)價(jià)參數(shù)對(duì)比分析表

3.4 結(jié)論分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和可靠性，選取實(shí)例隧洞Ⅲ標(biāo)段中的6個(gè)里程段作為待測(cè)樣本(樣本編號(hào)1—6)，輸入SSA-Elman預(yù)測(cè)模型中預(yù)測(cè)TBM適應(yīng)性，并分別與Elmen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PSO-Elman和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際調(diào)研結(jié)果做對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如表8和圖9所示。將SSA-Elman預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際調(diào)研結(jié)果分析可得：110+245.5～+026里程段適應(yīng)性等級(jí)為較適應(yīng)(Ⅱ)、109+864～+783里程段適應(yīng)性等級(jí)為較適應(yīng)(Ⅱ)、108+733～+687里程段適應(yīng)性等級(jí)為較適應(yīng)(Ⅱ)、107+281～+104里程段適應(yīng)性等級(jí)為很適應(yīng)(Ⅰ)、106+104～+086里程段適應(yīng)性等級(jí)為較差(Ⅲ)、105+875～+392里程段適應(yīng)性等級(jí)為很適應(yīng)(Ⅱ)，上述預(yù)測(cè)結(jié)果與該隧洞實(shí)際施工掘進(jìn)記錄對(duì)比無(wú)較大差別。

圖9 模型結(jié)果對(duì)比圖

由表8分析可知：SSA-Elman預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際調(diào)研結(jié)果完全一致，而Elman和PSO-Elman預(yù)測(cè)結(jié)果正確率為83.3%，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果正確率為66.7%。因此，SSA-Elman可以達(dá)到TBM掘進(jìn)適應(yīng)性評(píng)價(jià)的目的，具有一定的工程實(shí)用價(jià)值。

表8 不同模型水利隧洞TBM掘進(jìn)適應(yīng)性評(píng)價(jià)結(jié)果

4 結(jié)論與討論

本文研究基于優(yōu)化的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行TBM掘進(jìn)適應(yīng)性評(píng)估。

1)在文獻(xiàn)研究、規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)、工程調(diào)研、專家經(jīng)驗(yàn)調(diào)查的基礎(chǔ)上，選取TBM掘進(jìn)適應(yīng)性影響因素并根據(jù)模糊數(shù)學(xué)隸屬度原則及相關(guān)文獻(xiàn)確定適應(yīng)性等級(jí)劃分，建立了TBM適應(yīng)性評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2)將所建立的模型運(yùn)用在實(shí)例隧道工程中，并與其他模型方法進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明該模型評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際調(diào)研結(jié)果完全一致，具有較好的預(yù)測(cè)精度和可操作性。

3)所用方法的適用場(chǎng)景是一種TBM適應(yīng)性的驗(yàn)證性評(píng)價(jià)，即在施工前已進(jìn)行TBM選型。在施工過(guò)程中，要進(jìn)一步了解TBM后續(xù)的適應(yīng)性，可利用已有的數(shù)據(jù)開(kāi)展后續(xù)TBM適應(yīng)性評(píng)價(jià)。

4)從外部環(huán)境影響確定了隧洞TBM掘進(jìn)適應(yīng)性影響因素，具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值，但忽略了土艙壓力、通風(fēng)、螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速等隧道內(nèi)部環(huán)境對(duì)TBM掘進(jìn)適應(yīng)性的影響，后續(xù)可進(jìn)一步從內(nèi)部環(huán)境方面完善評(píng)價(jià)體系。