نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

پیش‌بینی نشست حداکثری سطح زمین ناشی از عملیات تونل‌سازی شهری با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی GEP و MEP

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی معدن، پردیس دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 گروه مهندسی معدن، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
3 گروه مهندسی معدن، دانشکده مهندسی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
4 گروه مهندسی معدن، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه صنعتی همدان، همدان، ایران
چکیده
در این مقاله، هدف پیش‌بینی حداکثر نشست سطح زمین (Smax) ناشی از عملیات تونل‌سازی در محیط‌های کم عمق شهری با استفاده از دو الگوریتم‌ برنامه‌ریزی بیان ژن (GEP) و بیان چند ژنی (MEP) است. بدین منظور، 24 دسته داده مربوط به پروژه‌های مختلف تونل‌سازی مشتمل بر 9 پارامتر ورودی مؤثر بر Smax از جمله فاصله مرکز تونل از سطح زمین (H)، ارتفاع سطح آب زیرزمینی بالای تونل (W)، قطر تونل (D)، مدول الاستیسیته خاک (E)، مقاومت برشی زهکشی نشده خاک (Cu)، ضریب فشار زمین (K0)، وزن مخصوص خاک (γ)، پارامتر گَپ (g) و عدد پایداری (N)، جمع‌آوری و بطور تصادفی به دو بخش آموزش و تست تقسیم شد. سپس، الگوریتم‌های GEP و MEP بر داده‌های مرحله آموزش اعمال و دو مدل ریاضی جدید برای پیش‌بینی Smax بدست آمد. در ادامه، از رگرسیون خطی چند متغیره (LMR) نیز برای پیش‌بینی Smax و مقایسه آن با مدل‌های GEP و MEP استفاده شد. به‌منظور اعتبارسنجی و مقایسه عملکرد مدل‌های پیشنهادی در مراحل آموزش و تست از دیاگرام تیلور، منحنی مشخصه خطای رگرسیون (REC) و 5 شاخص آماری شامل ضریب تعیین، شمول واریانس، شاخص a20-index، جذر میانگین مربعات خطا و خطای مطلق میانگین استفاده شد. نتایج بدست آمده بر مبنای دیاگرام تیلور، منحنی REC و شاخص‌های آماری نشان داد که هر دو مدل‌ هوش مصنوعی مبتنی بر تکامل به‌ویژه GEP، در مقایسه با مدل LMR عملکرد بهتری دارند و می‌توانند با دقت و قابلیت اطمینان بالاتر و خطای کمتر Smax را پیش‌بینی نماید. به‌علاوه، استفاده از آزمون‌های آماری ANOVA و t-test، نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام خطا و نیز نمودار جعبه‌ای باقی‌مانده‌ها، پایداری و تعادل آماری مدل‌های GEP و MEP را تأیید کرده و نشان داد که مدل‌های توسعه‌یافته از دقت و قابلیت اطمینان مناسبی برخوردار هستند. همچنین، استفاده از باند اطمینان 95% برای بررسی عدم قطعیت مدل‌ها، نشان داد که بخش عمده‌ای از مقادیر واقعی در این بازه قرار دارند، که نشان‌دهنده توانایی بالای مدل‌ها در تعمیم به داده‌های جدید است. در نهایت، نتایج تحلیل اهمیت پارامترهای ورودی نشان داد که g، Cu و N به‌ترتیب مهمترین پارامترهای تأثیرگذار بر Smax هستند در حالی که γ و K0 کمترین تأثیر را بر Smax دارند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]    Peck, R.B. “Deep excavations and tunnelling in soft ground”. In: 7th International conference on soil mechanics and foundation engineering, State of the Art Volume, (1969): 225–290.
[2]     Schmidt, B., 1969. “A method of estimating surface settlement above tunnels constructed in soft ground”. Can Geotech J, 20, (1969): 11–22.
[3]     Herzog, M. “Surface subsidence above shallow tunnels (in German). Bautechnik”, 62, (1985): 375–377.
[4]    Loganathan, N., and Poulos, H.G. “Analytical prediction for tunneling-induced ground movements in clays”. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental engineering, (1998).
[5]    Chou, W.I., and Bobet, A. “Predictions of ground deformations in shallow tunnels in clay”. Tunnelling and Underground Space Technology, 17, (2002): 3-19.
[6]    Addenbrooke, TI., Potts, D.M. “Finite element analysis of St. James Park greenfield reference site”. In: Burland JB, Standing JR, Jardine FM (eds) Building response to tunnelling, vol 1. Thomas Telford, London, (2001): 177–194.
[7]    Ercelebi, S.G., Copur, H., and Ocak, I. “Surface settlement predictions for Istanbul Metro tunnels excavated by EPB-TBM”. Environ Earth Sci, 62(2), (2011): 357–365. doi:10.1007/s12665-010-0530-6.
[8]    Chakeri, H., Ozcelik, Y., and Unver, B. “Effects of important factors on surface settlement prediction for metro tunnel excavated by EPB”. Tunn Undergr Space Technol, 36, (2013): 14–23.
[9]    Chakeri, H., and Unver, B. “A new equation for estimating the maximum surface settlement above tunnels excavated in soft ground”. Environ Earth Sci, 71, (2014): 3195–3210.
[10] Neaupane, K.M., Adhikari, N.R. “Application of neural network for the prediction of settlement above tunnels”. Research and Development Journal, 13(1), (2002).
[11]  Neaupane, K.M., Adhikari, N.R. “Prediction of tunneling-induced ground movement with the multi-layer perceptron”. Tunnelling and Underground Space Technology, 21, (2006): 151–159.
[12]  Santos Jr, OJ., and Celestino, T.B. “Artificial neural networks analysis of Sa˜o Paulo subway tunnel settlement data”. Tunnelling and Underground Space Technology, 23, (2008): 481–491.
[13]  Ocak, I., Seker, S.E. “Calculation of surface settlements caused by EPBM tunneling using artificial neural network, SVM, and Gaussian processes”. Environ Earth Sci, 70, (2013): 1263–1276.
[14]  Zhou, j., Shi, X., Du, K., Qiu, X., Li, X., and Mitri, H.S. “Feasibility of Random-Forest Approach for Prediction of Ground Settlements Induced by the Construction of a Shield-Driven Tunnel”. International Journal of Geomechanics, 17(6), (2016).
[15]  Hasanipanah, M., Noorian Bidgoli, M., Jahed Armaghani, D., and Khamesi1, H. “Feasibility of PSO ANN model for predicting surface settlement caused by tunneling”. Engineering with Computers, 32, (2016): 705–715.
[16]  Zhang, K., Lyu, H.M., Shen, S.L., Zhou, A., and Yin, Z.Y. “Evolutionary hybrid neural network approach to predict shield tunneling induced ground settlements”. Tunnelling and Underground Space Technology, (2020): 106-103594.
[17]  Kim, Dongku, Kibeom Kwon, Khanh Pham, Ju-Young Oh, and Hangseok Choi. “Surface Settlement Prediction for Urban Tunneling Using Machine Learning Algorithms with Bayesian Optimization”. Automation in Construction, 140, (2022): 104331. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104331.
[18]  Li, C., Li, J., Shi, Z., Li, L., Li, M., Jin, D., and Dong, G. “Prediction of Surface Settlement Induced by Large-Diameter Shield Tunneling Based on Machine-Learning Algorithms”. Geofluids, (2022): 1–13. https://doi.org/10.1155/2022/4174768.
[19]  Hussaine, S.M, and Mu, L. “Intelligent Prediction of Maximum Ground Settlement Induced by EPB Shield Tunneling Using Automated Machine Learning Techniques”. Mathematics, 10(24), (2022): 4637. https://doi.org/10.3390/math10244637.
[20]  Wang, Y., Dai, F., Jia, R., Wang, R., Sharifi, H., and Wang, Z. “A novel combined intelligent algorithm prediction model for the tunnel surface settlement”. Scientific Reports, 13(1), (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-37028-w.
[21]  Kong, F.C., Lu, D.C., Ma, Y.D., Tian, T., Yu, H.T., and Du, X.L. “Novel hybrid method to predict the ground-displacement field caused by shallow tunnel excavation”. Sci China Tech Sci, 66, (2023): 101–114. https://doi.org/10.1007/s11431-022-2079-8.
[22]  Zhang, W. S., Yuan, Y., Long, M., Yao, R. H., Jia, L., and Liu, M. “Prediction of surface settlement around subway foundation pits based on spatiotemporal characteristics and deep learning models”. Computers and Geotechnics, 168, (2024): 106149.
[23]  Ferreira, C. “Gene expression programming: mathematical modeling by an artificial intelligence”. (Vol. 21), Springer, (2006).
[24]  Bastami, R., Bazzazi, A. A., Shoormasti, H. H., and Ahangari, K. “Predicting and minimizing the blasting cost in limestone mines using a combination of gene expression programming and particle swarm optimization”. Archives of Mining Sciences, 65(4), (2020).
[25]  Zhong, J., Feng, L., and Ong, Y. S. “Gene expression programming: A survey”. IEEE Computational Intelligence Magazine, 12(3), (2017): 54-72.
[26]  Monjezi, M., Dehghani, H., Shakeri, J., and Mehrdanesh, A. “Optimization of prediction of flyrock using linear multivariate regression (LMR) and gene expression programming (GEP)—Topal Novin mine, Iran”. Arabian Journal of Geosciences, 14, (2021): 1-12.
[27]  Matinpour, F., Majdi, A. “Determining the abutment angle in longwall coal mining using NLMR, GEP and GEO techniques”. Earth Sci Inform, 18(2), 358 (2025). https://doi.org/10.1007/s12145-025-01872-3
[28]  Oltean, M. and Dumitrescu, D. “Multi expression programming”. Journal of Genetic Programming and Evolvable Machines, (2002).
[29]  Gandomi, A.H., Faramarzifar, A., Rezaee, P.G., Asghari, A. and Talatahari, S. “New design equations for elastic modulus of concrete using multi expression programming”. Journal of Civil Engineering and Management, 21(6), (2015): 761-774.
[30]  Zhang, Q., Meng, X., Yang, B. and Liu, W. “MREP: Multi-reference expression programming”. In Intelligent Computing Theories and Application: 12th International Conference, ICIC 2016, Lanzhou, China, August 2-5, 2016, Proceedings, Part II 12 (pp. 26-38). Springer International Publishing.
[31]  Jalal, F.E., Xu, Y., Iqbal, M., Jamhiri, B. and Javed, M.F. “Predicting the compaction characteristics of expansive soils using two genetic programming-based algorithms”. Transportation Geotechnics, 30, (2021): 100608.
[32]  Yilmaz, I., Kaynar, O. “Multiple regression, ANN (RBF, MLP) and ANFIS models for prediction of swell potential of clayey soils”. Expert System with Application, 38, (2011): 5958–5966.
[33]  Taylor, K. E. “Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram”. Journal of geophysical research: atmospheres, 106(D7), (2001): 7183-7192.
[34]  Bi, J., Bennett, K. P.  “Regression error characteristic curves”. In Proceedings of the 20th international conference on machine learning (ICML-03), (2003): 43-50.
[35]  Lundberg, S., and Lee, S.I. “A unified approach to interpreting model predictions”. arXiv preprint arXiv:1705.07874, (2017).
[36]  Liu, X., Tang, H., Ding, Y., and Yan, D. “Investigating the performance of machine learning models c;ombined with different feature selection methods to estimate the energy consumption of buildings”. Energy and Buildings, 273, (2022): 112408.