基于改进Stacking多模型融合的高速公路隧道建设碳排放预测模型

摘要

隧道工程作为交通基础设施的重要组成部分，其建设过程中的碳排放问题日益受到关注.构建合理的隧道建设碳排放预测模型为控制隧道工程碳排放量、实现隧道减碳设计提供重要的科学依据.据此，以勐绿高速公路隧道工程建设为依托，考虑围岩级别、隧道总长度等12个特征参数，建立了120个隧道不同衬砌设计每延米隧道建设碳排放样本.在传统Stacking算法的基础上，提出了一种改进Stacking多模型融合的隧道建设碳排放预测方法 .通过残差赋权方式组合基学习器交叉验证得到的各训练模型，降低了对噪声的敏感性.并以原始训练集和组合基学习器的预测结果作为元学习器输入，保留了原始数据集的信息.研究结果表明，改进Stacking算法预测碳排放量与实际碳排放量的均方根误差(E_RMSE)、平均绝对误差(E_MAE)以及决定系数（R²）不仅优于3种单一基学习器，也优于传统Stacking算法.因此，推荐将改进Stacking算法用于隧道建设碳排放预测.

关键词

隧道建设 / 碳排放 / 单一基学习器 / Stacking模型融合 / 预测模型