一种基于地质参数量化的盾构掘进参数预测方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于地质参数量化的盾构掘进参数预测方法，该方法包括以下步骤：将地层沿着埋深方向进行单元化处理，基于各单元片段的地质参数和隧道参数，建立地质状况量化矩阵，结合对应的掘进参数生成训练数据，并基于训练数据建立卷积神经网络模型；获取待施工段的地质状况量化矩阵，输入所述卷积神经网络模型获得对应掘进参数的预测值。与现有技术相比，本发明具有充分体现土层的复杂程度、预测精度高等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于地质参数量化的盾构掘进参数预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114564886A
申请号 ：
CN202210155812.8
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘学增陈文明丁爽桑运龙师刚
申请人 ：
上海同岩土木工程科技股份有限公司
申请人地址 ：
上海市杨浦区四平路1388号408室
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
翁惠瑜
优先权 ：
CN202210155812.8
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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