采用最小二乘支持向量机(LSSVM)与粒子群优化算法(PSO)相结合的方法,以隧道工程分项工程技术指标为基本参数,对山区高速公路隧道工程造价进行管理和预测,基于支持向量机算法实现山区高速公路中隧道的工程特性与各分项工程造价指标之间的复杂非线性映射。建立的造价预测模型估算得到的造价与样本的实际造价误差可控制在10%的范围内,说明该预测模型可用于山区高速公路的隧道工程造价估算,并为公路工程造价人员提供了一种实用的工具和方法。
随着基础建设的不断推进,不可避免产生大量立交工程,其中铁路隧道下穿高速公路隧道工程问题十分突出。以福建省中部某山区铁路设计为例,对山区铁路下穿高速公路隧道影响分区进行研究。主要研究内容和结论如下:1)利用Midas GTS软件对不同净距和地质条件下铁路隧道下穿高速公路隧道施工进行数值试验,以高速公路隧道的沉降为判断准则,15 mm为判断阈值,得到基于几何近接度和地质情况的影响分区(强、弱、无)。通过影响分区图,可以将全线下穿高速公路隧道工点对号入座,以采用在相应分区内的经济合理的施工措施;2)地层条件不同,其决定强弱影响的净距分界点也不同,随地层条件的恶化而逐渐增大,强、弱影响区分界理论最小净距为0.5D,最大净距为1.8D;弱、无影响区最小净距为1.3D,最大净距为2.8D。
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