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一种基于LSTM算法的TBM掘进参数的预测方法 

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申请/专利权人:盾构及掘进技术国家重点实验室;中铁隧道局集团有限公司

摘要:本发明公开了一种基于LSTM算法的TBM掘进参数预测方法,主要包含了TBM掘进参数预测业务建模、TBM掘进过程的上升阶段和稳定阶段分离算法和TBM施工稳定段掘进参数预测方法三部分。本发明具有如下有益效果:利用LSTM作为预测模型算法,建立一种可以全自动、实时的TBM施工稳定段掘进参数预测方法,根据上升阶段预测稳定阶段刀盘转速n、推进速度v,为TBM司机提供后续操作参数建议,提高盾构行业施工信息化、智能化的水平。

主权项:1.一种基于LSTM算法的TBM掘进参数的预测方法,其特征是,包括以下步骤:1-1选择关键参数:TBM施工掘进过程关键参数包括刀盘转速n单位rpm、推进速度v单位mmmin、总推进力F单位kN、刀盘扭矩T单位kN·m、围岩性质和围岩等级,选取n、v、F、T和围岩性质、围岩等级作为训练特征建模。1-2通过RSPRA算法自动分离TBM掘进过程的上升阶段和稳定阶段;1-3利用LSTM算法和总推力F、刀盘扭矩T、刀盘转速n、推进速度v、围岩性质、围岩等级训练模型,预测TBM施工稳定段掘进参数;1-4用关键参数的平均准确度评价预测结果。

全文数据:

权利要求:

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