高斯过程机器学习在临河地铁车站基坑变形预测中的应用

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摘要：为了更准确地对临河基坑开挖过程中出现的变形进行预测和风险预警，以天津地铁7号线王兰庄站出入口基坑临河施工为例，提出了一种基于改良高斯过程机器学习的临河基坑变形预测方法。首先，将施工过程收集的变形位移监测数据作为学习样本;其次，利用改良高斯过程回归算法对学习样本进行训练，并通过自适应不同的训练函数，获取较为合理的基坑变形代理模型;最后，通过代理模型预测基坑变形位移，并识别基坑风险，同时与传统高斯预测结果、有限元计算结果和实测值进行比较。（剩余11984字）

试读结束

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