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摘要
目前，有多个盾构掘进参数预测模型，但同一地层各预测模型适用性对比尚未见报道。依托内蒙古呼和浩特市地铁2号线帅家营站—内大南校区站区间盾构隧道工程，基于该工程掘进参数，采用SVR回归模型、线性回归模型、BP神经网络回归模型进行了训练和学习。结果表明：3种预测模型中，SVR回归模型预测的盾构掘进速度与真实值相差较大；通过对输入的掘进参数进行降噪处理后，BP神经网络回归模型和线性回归模型均能较好地预测出该地层盾构机的掘进速度，2种模型的测试集预测准确率皆为87%，而BP神经网络回归模型的训练集预测准确率高达98%，说明BP神经网络回归模型在经过学习和训练后有较强的预测盾构机掘进速度的能力。
