本發明提供一種基于深度學習的盾構機土艙壓力空間分布預測方法,包括如下步驟:構建土艙壓力空間分布特征函數:收集盾構過程中的施工參數和地質參數,形成數據集;構建CNN?GRU混合模型,將數據集作為CNN?GRU混合模型的輸入,通過CNN模型提取施工參數和地質參數在過去時刻的特征向量,通過GRU模型捕捉土艙壓力在過去時間尺度的關聯性,將所述CNN模型和所述GRU模型的輸出結果通過第三串聯層,然后與當前時刻的施工參數和地質參數共同作為輸入,經過第五全連接層后輸出土艙壓力空間分布特征函數的預測系數;采用所述土艙壓力空間分布特征函數進行土艙壓力的空間分布預測。本發明實現了土艙壓力的空間分布預測。
聲明:
“基于深度學習的盾構機土艙壓力空間分布預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)