一種基于神經網絡優(yōu)化的盾構機掘進速度預測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110597689.0 申請日 -
公開（公告）號 CN113298220A 公開（公告）日 2021-08-24
申請公布號 CN113298220A 申請公布日 2021-08-24
分類號 G06N3/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;E21D9/06（2006.01）I;E21D9/093（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 李學榮;喬國華;阮經仟;黃太玉;衛(wèi)海梁;王磊;王念;沈水龍;林松順;胡承睿;侯永兵;李小鋒;魏龍剛;安普振;陳賀;李志坡;王猛;李明俊;韓非;鄧川寧;季少雷;楊帥;羅園 申請（專利權）人 中鐵十六局集團北京軌道交通工程建設有限公司
代理機構 上海恒慧知識產權代理事務所（特殊普通合伙） 代理人 徐紅銀
地址 101100北京市通州區(qū)于家務回族鄉(xiāng)聚富苑民族產業(yè)發(fā)展基地聚和六街2號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供一種基于神經網絡優(yōu)化的盾構機掘進速度預測方法，其中包括：S100，收集地質參數(shù)；S200，收集每一環(huán)盾構施工參數(shù)，并對地質參數(shù)和施工參數(shù)進行標準化處理，將處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓練集與測試集；S300，確定模型的輸入變量，并將盾構施工參數(shù)集中的盾構掘進速度作為輸出變量，利用劃分的訓練集建立深度學習神經網絡模型；S400，基于深度學習神經網絡模型對盾構機在測試集上的掘進速度進行預測，并使用分層粒子群算法對神經網絡預測模型進行動態(tài)優(yōu)化。本發(fā)明預測結果與實際施工中的盾構機掘進速度吻合，預測結果準確可靠。