[发明专利]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

说明书

本发明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。采用本发明的方法或系统能够快速准确的对盾构施工地质进行识别。

技术领域

本发明涉及地质识别领域，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。

背景技术

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。

发明内容

本发明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，本发明提供了如下方案：

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；