本發(fā)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(shù)：收集盾構過程中的施工參數(shù)和地質參數(shù)，形成數(shù)據(jù)集；構建CNN?GRU混合模型，將數(shù)據(jù)集作為CNN?GRU混合模型的輸入，通過CNN模型提取施工參數(shù)和地質參數(shù)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(lián)性，將所述CNN模型和所述GRU模型的輸出結果通過第三串聯(lián)層，然后與當前時刻的施工參數(shù)和地質參數(shù)共同作為輸入，經(jīng)過第五全連接層后輸出土艙壓力空間分布特征函數(shù)的預測系數(shù)；采用所述土艙壓力空間分布特征函數(shù)進行土艙壓力的空間分布預測。本發(fā)明實現(xiàn)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(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網(wǎng)
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2025年03月21日 ~ 23日 
