基于机器学习的电力隧道施工工法预测

张小颖; 李继波; 黄业胜; 郭飞; 傅睿智; 郭庆宇

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基于机器学习的电力隧道施工工法预测

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在电网的建设中,合理的施工方法不仅能够有效地降低成本、减少工期,并可在很大程度上减少施工过程中的风险,因此,提供一个能够合理预测电力隧道施工工法的系统显得尤为重要。本研究采用决策树、随机森林、XGBoost、KNN和BP神经网络5种机器学习算法对电力隧道开挖工法进行预测。以全国10余个省、市电网所提供的电力隧道工程工法应用情况为基础,整理出855条数据集,包括7个影响开挖工法的参数,并将75%的数据用于训练预测模型,25%用于验证。最后将预测结果和真实值进行比较,发现决策树、XGBoost与BP神经网络在电力隧道开挖工法方面的预测效果要优于随机森林和KNN算法。最终在此基础上设计出可以智能推荐开挖工法的软件。

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来源
《建筑技术》 |2023年第6期|657-660|共4页
作者
张小颖; 李继波; 黄业胜; 郭飞; 傅睿智; 郭庆宇;
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作者单位

北京电力经济技术研究院有限公司;

北京市政建设集团有限责任公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类施工技术;
关键词
机器学习; 电力隧道; 开挖工法; 软件开发;

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