多源数据驱动的盾构隧道地表沉降MLP预测模型优化与工程应用

沈豫龙

(中铁十一局集团西安建设有限公司，陕西 西安 712000)

摘　要：　盾构隧道掘进时，地表沉降的精准预测对保障施工安全起到关键作用。针对盾构掘进诱发的地表沉降预测难题，该研究构建了融合多源异构数据的4层隐藏层MLP地表沉降预测模型。该模型针对盾构隧道几何参数、地层参数及掘进参数等多源异构数据，通过冗余剔除、多变量相关性分析、归一化处理及地层参数综合加权融合等方法，建立了多源异构数据标准化处理流程。为进一步提升地表沉降预测精度，该研究采用4层隐含层结构对多层感知机(MLP)回归算法优化，通过对比有限内存BFGS算法(L-BFGS)、随机梯度下降算法(SGD)2种优化器与双曲正切函数(tanh)、修正线性单元(ReLU)2种激活函数的4种核心组合，构建4种典型模型组合(L-BFGS+tanh、L-BFGS+ReLU、SGD+tanh、SGD+ReLU)，分析各组合预测性能，最终筛选出最优模型配置。以南京地铁9号线江东门站—清江南路站复杂软土地质区间为工程场景，开展实证验证。结果表明，所提出的融合多源异构数据的MLP地表沉降预测模型，可为复杂软土地层盾构掘进诱发的地表沉降提供高精度预测方法。

关键词：　多层感知机; 多源异构数据; 地表沉降; 盾构施工; 掘进参数; 预测模型

引文格式： 沈豫龙. 多源数据驱动的盾构隧道地表沉降MLP预测模型优化与工程应用[J]. 市政技术，2026，44(2)：165-174. (SHEN Y　L. Optimization and engineering application of an MLP prediction model for surface settlement in shield tunneling driven by multi-source data[J]. Journal of municipal technology，2026，44(2)：165-174.)