基于EMD-WOA-TCN的隧道节理密集带围岩变形预测

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摘要 ：为实现西岭隧道节理密集带段落围岩变形的智能预测，确保后续的施工安全，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、鲸鱼优化算法（WOA）和时序卷积网络（TCN）相结合的EMD-WOA-TCN隧道节理密集带围岩变形预测方法。利用现场实测的变形数据，结合EMD和WOA对TCN模型进行优化。结果表明：在经验模态分解（EMD）下，WOA-TCN模型相较于TCN模型在围岩变形预测方面的精度更高，该模型不仅能够为隧道工程设计和施工提供科学依据，还能够推动智能预测技术在隧道工程领域的应用，为相关领域的研究提供新的思路和方法。（剩余10233字）