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作者：冯源;邓立;路景海;邓愿涛;孙武鹏;温先划;朱洪谷;吴佳晔;
单位：四川升拓检测技术股份有限公司;中铁四局集团有限公司;云桂铁路广西有限责任公司;中国铁路上海局集团有限公司;中国铁路南宁局集团有限公司;西南石油大学;
摘要：针对隧道衬砌冷缝，基于冲击弹性波面波的检测技术得到了较为广泛的应用，但其解析难度大，效率低。本文提出一种基于响应函数、核主成分分析法和核极限学习机的人工智能冷缝检测分类模型，实现了数据的自动分析及冷缝分类判别。进而通过对极限学习机关键参数优化方法的选取和改进，提升了模型的预测精度和泛化能力。实际验证结果表明，本文给出的方法具有较高的预测精度，且对冷缝有较低的漏检率，能够有效提升面波法检测衬砌冷缝的解析效率和精度。
关键词：隧道衬砌;;冷缝;;检测;;海鸥优化算法;;核极限学习机
