【摘 要】
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轨道交通运营安全是城市安全的重要保障。隧道是城市轨道交通的主要形式之一，其结构安全受地质条件、施工质量等各种复杂因素影响，各种因素之间会形成复杂的非线性关系。及时的预警隧道结构病害，有利于降低地铁运营风险，保证地铁隧道长期运营。传统的隧道结构安全评估是从发现已有的病害出发，评估分析已有病害发展规律，再提出维护方案，目前还末有直接预测病害发生的相关研究。机器学习算法可以综合考虑各种影响因素，通过训练
【机 构】
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上海勘察设计研究院(集团)有限公司博士后科研工作站
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB2101000）； 上海市科委课题（19DZ1200800）； 国家自然科学基金青年基金项目（42002272）； 上海申通地铁集团课题（JS-KY19R022-WT-20030）；
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轨道交通运营安全是城市安全的重要保障。隧道是城市轨道交通的主要形式之一，其结构安全受地质条件、施工质量等各种复杂因素影响，各种因素之间会形成复杂的非线性关系。及时的预警隧道结构病害，有利于降低地铁运营风险，保证地铁隧道长期运营。传统的隧道结构安全评估是从发现已有的病害出发，评估分析已有病害发展规律，再提出维护方案，目前还末有直接预测病害发生的相关研究。机器学习算法可以综合考虑各种影响因素，通过训练模型逼近病害与其影响因素之间的复杂非线性关系，从而预测下一阶段病害的发生。利用机器学习算法中的两种典型的集成学习算法-随机森林算法和XGBoost算法，训练隧道结构病害预测模型，并通过预测结果与真实结果的对比，根据准确率、召回率、F1值等评价指标，评估预测模型效果。实验证明，预测模型准确率可达90%以上，F1值可达80%以上，预警模型可为政府和隧道维保部门提供辅助决策支持。
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