Resumen

La predicción del desplazamiento de la roca circundante del túnel desempeña un papel importante en la supervisión de la seguridad y el control de calidad de la construcción de túneles. En este artículo, se introducen dos metodologías, las máquinas de vectores soporte (SVM) y las redes neuronales artificiales (ANN), para predecir el desplazamiento de la roca circundante del túnel. A continuación, las dos modalidades se textualizan con los datos del túnel de Fangtianchong, respectivamente. Los resultados comparativos muestran que las soluciones obtenidas por SVM parecen ser más robustas con un error estándar menor en comparación con ANN. En general, la comparación entre la red neuronal artificial (RNA) y la SVM muestra que la SVM tiene una mayor precisión de predicción que la RNA. Los resultados también muestran que SVM parece ser una herramienta poderosa para la predicción del desplazamiento de la roca circundante del túnel.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:svm, red neuronal artificial, ann, túnel, control de calidad de la construcción de túneles, predicción de mayor precisión, predicción del desplazamiento de rocas, menor error estándar, máquinas de vectores soporte, predicción del desplazamiento
• Keywords:svm, artificial neural network, ann, tunnel, quality control tunnel construction, higher accuracy prediction, rock displacement prediction, smaller standard error, support vector machines, displacement prediction