基于改进的LSTM的盾构掘进姿态预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于改进的LSTM的盾构掘进姿态预测方法及系统，其中方法包括：构建盾构掘进姿态预测模型，采用训练集对模型进行训练，采用测试集对模型进行测试，得到训练后的盾构掘进姿态预测模型；其中，所述盾构掘进姿态预测模型，包括：依次连接的时序卷积网络、改进的LSTM网络以及多头注意力机制层；所述改进的LSTM网络是在LSTM网络的基础上，添加窥孔链接，所述窥孔链接，将上一个单元状态与遗忘门和输入门做一个连接，将上一个单元的状态加入遗忘门和输入门的计算中，获取待预测盾构施工数据；将待预测盾构施工数据，输入到训练后的盾构掘进姿态预测模型中，得到待预测盾构施工数据的掘进姿态预测结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及盾构施工，特别是涉及基于改进的lstm的盾构掘进姿态预测方法及系统。

技术介绍

1、随着城市化进程不断推进，地下空间规划和建设得以快速发展，盾构法因其适应性好、安全性高、施工快以及对地面环境影响低等优点，使其成为修建隧道的主要施工方式。在盾构掘进过程中，盾构姿态是需要严格控制的参数。盾构姿态发生偏差往往会使盾构机的掘进轴线呈现为沿着轨道设计轴线(designtunnelaxis，dta)的“蛇形”运动，从而影响后续管片衬砌的质量，严重时甚至可能造成管片开裂、地表沉降过大等不可逆危害。因此有必要在掘进过程中对盾构姿态偏差进行提前预测。

2、目前对盾构机姿态进行控制主要依靠司机操作经验，人为主观因素较大且操作具有滞后性，难以及时有效的适应地下复杂施工环境，纠偏精确度及效率很难得到保证。因此，亟需对复杂条件下盾构姿态进行预测研究，使得盾构施工更加高效。

3、近年来随着计算机技术的快速发展，基于人工智能的方法，如机器学习和深度学习等，逐渐应用在盾构机姿态预测问题中，但现有的研究方法仍存在一些不足：盾构机姿态预测目前主要采用长短本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于改进的LSTM的盾构掘进姿态预测方法，其特征是，包括：

2.如权利要求1所述的基于改进的LSTM的盾构掘进姿态预测方法，其特征是，获取历史盾构施工数据，所述历史盾构施工数据，包括：盾构机施工参数、地层参数和隧道几何参数；

3.如权利要求1所述的基于改进的LSTM的盾构掘进姿态预测方法，其特征是，对历史盾构施工数据进行预处理，包括：依次进行的剔除停机状态数据、异常值处理、数据归一化、Pearson相关性分析和SG滤波降噪；

4.如权利要求3所述的基于改进的LSTM的盾构掘进姿态预测方法，其特征是，所述Pearson相关性分析，包括：从参数中筛选最...

【技术特征摘要】

1.基于改进的lstm的盾构掘进姿态预测方法，其特征是，包括：

2.如权利要求1所述的基于改进的lstm的盾构掘进姿态预测方法，其特征是，获取历史盾构施工数据，所述历史盾构施工数据，包括：盾构机施工参数、地层参数和隧道几何参数；

3.如权利要求1所述的基于改进的lstm的盾构掘进姿态预测方法，其特征是，对历史盾构施工数据进行预处理，包括：依次进行的剔除停机状态数据、异常值处理、数据归一化、pearson相关性分析和sg滤波降噪；

4.如权利要求3所述的基于改进的lstm的盾构掘进姿态预测方法，其特征是，所述pearson相关性分析，包括：从参数中筛选最优输入参数，公式如下：

5.如权利要求1所述的基于改进的lstm的盾构掘进姿态预测方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：周宗青，李昱恒，李刚，徐雪雨，杨钧岩，高成路，宋锦铭，西圣安，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学山东省科学院，
类型：发明
国别省市：