一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法及系统。方法包括：获取盾构传感器采集的原始数据；对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；将所述训练集作为输入量代入到支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。采用本发明专利技术的方法或系统能够快速准确的对盾构施工地质进行识别。

A Geological Recognition Method and System for Shield Construction Based on Support Vector Machine

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法及系统
本专利技术涉及地质识别领域，特别是涉及一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法及系统。
技术介绍
盾构是一种用于隧道掘进施工的高端大型工程装备，集土体切削、输送土渣、管道支护等功能于一体，能够实现隧道工程的全机械化施工。由于其优秀的施工效率和出色的安全性被广泛应用于轨道交通、输送管道等多种隧道工程中。盾构集光学、机械、电气、力学等多领域技术于一体，其机身自带的传感器采集的参数包含丰富的盾构运行状态信息。在盾构掘进机进行施工时，不同的地质情况会对盾构掘进机的整体设计、控制系统、施工方式等方面造成重大影响。目前提出的盾构施工地质勘探方法有钻孔勘探法、震波反射法、探地雷达法等。这些方法仍存在许多问题。比如：基于钻孔勘探法所得到的勘测点间距过大，基于震波反射方法的勘探则需要中断施工，而探地雷达方法存在信号弱、易受干扰的不足。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法及系统，能够快速准确的对地质进行识别。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，所述方法包括：获取盾构传感器采集的原始数据；对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；将所述训练集作为输入量代入支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。可选的，所述对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据，具体包括：当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比小于设定值时，对这部分数据进行清除，得到清除后的数据；当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比大于设定值时，对这部分数据采用插值填充方法填补修正数据，得到填补后的数据；根据所述清除后的数据和所述填补后的数据，得到清洗数据。可选的，所述对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据，具体包括：采用工程经验或相关变量筛选方法去除清洗数据中的无关参数数据，得到预处理数据。可选的，所述根据所述地质识别模型去识别盾构施工地质，具体包括：在识别的地质有两类的情况下，根据所述地质识别模型选择AUC作为模型评价指标，所述AUC表示ROC曲线下的面积；在识别的地质有三类或以上时，根据所述地质识别模型选择准确率作为模型评价指标。一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别系统，所述系统包括：获取模块，用于获取盾构传感器采集的原始数据；清洗模块，用于对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；预处理模块，用于对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；分类模块，用于将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；结合模块，用于将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；模型建立模块，用于将所述训练集作为输入量代入支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；识别模块，用于根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。可选的，所述清洗模块，具体包括：清除单元，用于当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比小于设定值时，对这部分数据进行清除，得到清除后的数据；填补单元，用于当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比大于设定值时，对这部分数据采用插值填充方法填补修正数据，得到填补后的数据；结合单元，用于根据所述清除后的数据和所述填补后的数据结合，得到清洗数据。可选的，所述预处理模块，具体包括：预处理单元，用于采用工程经验或相关变量筛选方法去除清洗数据中的无关参数数据，得到预处理数据。可选的，所述识别模块，具体包括：AUC评价单元，用于在识别的地质有两类的情况下，根据所述地质识别模型选择AUC作为模型评价指标，所述AUC表示ROC曲线下的面积；准确率评价单元，用于在识别的地质有三类或以上时，根据所述地质识别模型选择准确率作为模型评价指标。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，包括：获取盾构传感器采集的原始数据；对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；将所述训练集作为输入量代入到支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。采用本专利技术的方法能够快速准确的对地质进行识别。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法流程图；图2为本专利技术实施例基于支持向量机算法的盾构施工地质识别系统结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法及系统，能够快速准确的对地质进行识别。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法流程图。如图1所示，一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，所述方法包括：步骤101：获取盾构传感器采集的原始数据；步骤102：对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；步骤103：对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；步骤104：将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；步骤105：将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；步骤106：将所述训练集作为输入量代入到支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；步骤107：根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。步骤102，具体包括：当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比小于设定值时，对这部分数据进行清除，得到清除后的数据；当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比大于设定值时，对这部分数据采用插值填充方法填补修正数据，得到填补后的数据；根据所述清除后的数据和所述填补后的数据，得到清洗数据。步骤103，具体包括：采用工程经验或相关变量筛选方法去除清洗数据中的无关参数数据，得到预处理数据。步骤107，具体包括：在识别的地质有两类的情况下，根据所述地质识别模型选择AUC作为模型评价指标，所述AUC表示ROC曲线下的面积；在识别的地质本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取盾构传感器采集的原始数据；对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；将所述训练集作为输入量代入到支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取盾构传感器采集的原始数据；对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据；对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；将已探明的试掘进段按照地质特征进行分类，得到多个分类地质标签；将所述预处理数据和与所述预处理数据相匹配的所述分类地质标签结合，得到训练集；将所述训练集作为输入量代入到支持向量机机器学习模型中，得到地质识别模型；根据所述地质识别模型识别盾构施工地质。2.根据权利要求1所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述对所述原始数据进行清洗，得到清洗数据，具体包括：当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比小于设定值时，对这部分数据进行清除，得到清除后的数据；当传感器传回的原始数据中的无效值、缺失值无法进行后续数据处理部分的数据量占比大于设定值时，对这部分数据采用插值填充方法填补修正数据，得到填补后的数据；根据所述清除后的数据和所述填补后的数据，得到清洗数据。3.根据权利要求1所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据，具体包括：采用工程经验或相关变量筛选方法去除清洗数据中的无关参数数据，得到预处理数据。4.根据权利要求1所述的基于支持向量机算法的盾构施工地质识别方法，其特征在于，所述根据所述地质识别模型识别盾构施工地质，具体包括：在识别的地质有两类的情况下，根据所述地质识别模型选择AUC作为模型评价指标，所述AUC表示ROC曲线下的面积；在识别的地质有三类或以上时，根据所述地质识别模型选择准确率作为模型评价指标。5.一种基于支持向量机算法的盾构施工地质识别系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张茜，杨凯弘，亢一澜，周思阳，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12