基于深度学习的盾构机土舱压力空间分布预测方法
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基于深度学习的盾构机土舱压力空间分布预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明提供一种基于深度学习的盾构机土舱压力空间分布预测方法,包括如下步骤:构建土舱压力空间分布特征函数:收集盾构过程中的施工参数和地质参数,形成数据集;构建CNN‑GRU混合模型,将数据集作为CNN‑GRU混合模型的输入,通过CNN模型提取施工参数和地质参数在过去时刻的特征向量,通过GRU模型捕捉土舱压力在过去时间尺度的关联性,将所述CNN模型和所述GRU模型的输出结果通过第三串联层,然后与当前时刻的施工参数和地质参数共同作为输入,经过第五全连接层后输出土舱压力空间分布特征函数的预测系数;采用所述土舱压力空间分布特征函数进行土舱压力的空间分布预测。本发明实现了土舱压力的空间分布预测。
本发明提供一种基于深度学习的盾构机土舱压力空间分布预测方法,包括如下步骤:构建土舱压力空间分布特征函数:收集盾构过程中的施工参数和地质参数,形成数据集;构建CNN‑GRU混合模型,将数据集作为CNN‑GRU混合模型的输入,通过CNN模型提取施工参数和地质参数在过去时刻的特征向量,通过GRU模型捕捉土舱压力在过去时间尺度的关联性,将所述CNN模型和所述GRU模型的输出结果通过第三串联层,然后与当前时刻的施工参数和地质参数共同作为输入,经过第五全连接层后输出土舱压力空间分布特征函数的预测系数;采用所述土舱压力空间分布特征函数进行土舱压力的空间分布预测。本发明实现了土舱压力的空间分布预测。
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