浙江大学赵伟飞获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于神经网络的盾构隧道施工地质实时预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120724136B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511249204.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于神经网络的盾构隧道施工地质实时预测方法和系统是由赵伟飞;吴珂;郭平;金恒翔;张天航;刘江;李亚超;陈智峰设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络的盾构隧道施工地质实时预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的盾构隧道施工地质实时预测方法和系统，该方法包括：获取盾构机掘进参数数据并进行预处理，将预处理后的盾构机掘进参数数据输入至预训练的地质特征提取模型中，输出地质特征数据；然后将地质特征数据输入至预训练的地质特征分类模型中，输出地质类别；所述地质特征提取模型为加入注意力机制的集成自编码器构成的神经网络模型，所述集成自编码器包括多个并行子自编码器；所述地质特征分类模型为残差CNN神经网络模型。本发明能够充分利用施工全区段的掘进参数实现地质实时精准预测，减少了训练所需数据的总样本量大小，大大提高了模型预测的准确率和时效性，能更有效地判别地质变化情况。
本发明授权基于神经网络的盾构隧道施工地质实时预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的盾构隧道施工地质实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取盾构机掘进参数数据并进行预处理，将预处理后的盾构机掘进参数数据输入至预训练的地质特征提取模型中，输出地质特征数据；然后将所述地质特征数据输入至预训练的地质特征分类模型中，输出地质类别； 所述地质特征提取模型为加入注意力机制的集成自编码器构成的神经网络模型，所述集成自编码器包括多个并行子自编码器，每个子自编码器包括编码器和解码器；所述地质特征分类模型为残差CNN神经网络模型； 三个并行子自编码器分别为： 基于CNN网络的第一子自编码器，用于提取环内及环间空间特征； 基于LSTM网络的第二子自编码器，用于提取掘进参数时序特征； 基于CNN-LSTM混合网络的第三子自编码器，用于提取全局特征。
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