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基于NRBO-XGBoost和ABKDE融合可解释模型的TBM掘进速度预测

杨腾杰 高新强 杨志国 孔超 董北毅 李铁峰 朱正国

河南科技大学学报(自然科学版)2025，Vol.46Issue(4)：P.73-87,M0006,M0007,17.
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河南科技大学学报(自然科学版)2025，Vol.46Issue(4)：P.73-87,M0006,M0007,17.DOI:10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2025.04.009

基于NRBO-XGBoost和ABKDE融合可解释模型的TBM掘进速度预测

杨腾杰 1高新强 1杨志国 2孔超 3董北毅 1李铁峰 2朱正国1

作者信息

  • 1. 石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室,河北石家庄050043 石家庄铁道大学土木工程学院,河北石家庄050043
  • 2. 中铁十八局集团有限公司,天津300222
  • 3. 西南科技大学土木工程与建筑学院,四川绵阳621000
  • 折叠

摘要

关键词

隧道掘进机/掘进速度/区间预测/融合模型/机器学习/NRBO算法/可解释性

分类

交通工程

引用本文复制引用

杨腾杰,高新强,杨志国,孔超,董北毅,李铁峰,朱正国..基于NRBO-XGBoost和ABKDE融合可解释模型的TBM掘进速度预测[J].河南科技大学学报(自然科学版),2025,46(4):P.73-87,M0006,M0007,17.

基金项目

国家自然科学基金项目(52478406) （52478406）

河北省自然科学基金项目(E202310057) （E202310057）

河北省科技计划项目(225676162GH) （225676162GH）

中国铁建股份有限公司2019年度科技重大专项(2019-A05)。 （2019-A05）

河南科技大学学报(自然科学版)

OA北大核心

1672-6871

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