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摘要
为实现盾构机的姿态控制，保证隧道施工的安全和质量，提出一种将随机森林（RF）和非支配排序遗传算法-Ⅲ（NSGA-Ⅲ）相结合的混合智能框架。以武汉地铁为工程背景，选取17个影响因素作为输入变量，通过RF算法建立输入参数与盾构姿态之间的非线性映射函数关系作为NSGA-Ⅲ的适应度函数，然后通过RF算法确定关键影响因素。以盾构姿态参数绝对值最小化为目标，建立RF-NSGA-Ⅲ多目标智能优化模型，基于所提出的优化原则进行案例研究，以测试所提方法的适用性和有效性。结果表明，通过RF算法对工程实测数据进行训练模拟，得到的预测模型的精度较高；通过研发的RF-NSGA-Ⅲ智能算法，对盾构姿态的优化控制效果显著。
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