[发明专利]一种基于深度神经网络的盾构掘进姿态预测方法有效
| 申请号： | 202210739896.X | 申请日： | 2022-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN114810100B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 章龙管;徐进;刘绥美;李才洪;杨冰;林良宇;朱菁;陈鑫;梁博;郑军;白杰 | 申请（专利权）人： | 中铁工程服务有限公司;西南交通大学 |
| 主分类号： | E21D9/00 | 分类号： | E21D9/00;E21D9/06;E21D9/12;G06N3/04;G06N3/067 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 蒋秀清 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于盾构掘进技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的盾构掘进姿态预测方法；本发明针对盾构掘进姿态预测难、人工决策效率低等问题，综合使用了小波变换降噪以及深度学习的方法，确定了盾构姿态多种相关参数的集合构建，实现了对未来时刻盾构姿态参数的预测。本发明建立的盾构掘进姿态预测模型，能够有效的降低施工数据中噪声的影响，并且在面对海量、高维数据对象时，依旧能够保持良好的预测效果；将本发明运用到盾构项目中，通过对盾构姿态参数的预测，可以辅助现场操作人员判断盾构掘进姿态，进而及时调整操作规避姿态异常的风险。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 盾构 掘进 姿态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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