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龙图腾网恭喜天津市地下铁道集团有限公司;同济大学申请的专利基于探地雷达和GAN的盾构隧道壁后介质分布预测方法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：CN114970346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210590999.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于探地雷达和GAN的盾构隧道壁后介质分布预测方法是由曲腾飞;谢雄耀;张晓斌;林枫;曾里;牛俊涛;周彪设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于探地雷达和GAN的盾构隧道壁后介质分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于探地雷达和GAN的盾构隧道壁后介质分布预测方法。在盾构隧道中安装使用探地雷达进行信号和图像的采集；进行探地雷达壁后注浆的模型试验，采集已知注浆厚度的盾构隧道的探地雷达图像并构造对应的壁后介质分布图；对数据进行预处理后，得到数据样本集；建立基于探地雷达图像的生成式对抗网络GAN的盾构隧道壁后介质分布的预测模型；对生成式对抗网络GAN的计算参数进行优化；优化参数后的生成式对抗网络GAN预测模型，实现对隧道壁后注浆的检测。使用预处理后探地雷达时域信号的数据集构造生成式对抗网络。最后对盾构隧道壁后注浆探地雷达采集的探地雷达图像进行预测和识别。

本发明授权基于探地雷达和GAN的盾构隧道壁后介质分布预测方法在权利要求书中公布了：1.一种盾构隧道壁后注浆病害的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在盾构隧道中安装使用探地雷达进行信号和图像的采集；S2、进行探地雷达壁后注浆的模型试验，采集已知注浆厚度的盾构隧道的探地雷达图像并构造对应的壁后介质分布图；S3、对数据进行预处理后，得到数据样本集；建立基于探地雷达图像的生成式对抗网络GAN的盾构隧道壁后介质分布的预测模型；S4、对生成式对抗网络GAN的计算参数进行优化；S5、采用优化参数后的生成式对抗网络GAN预测模型对隧道壁后注浆进行检测；所述的步骤S3具体包括以下步骤：S31、对S24中雷达数据样本进行预处理，最终得到雷达信号为[-1,1]之间的数据；S32、对于多次模型试验采集的雷达数据进行如S31的预处理后，形成样本集；所述样本集包括从探地雷达图像集和从盾构隧道壁后介质分布图数据集；S33、初始化生成函数和判别函数，其中生成函数为卷积神经网络CNN，判别函数为多层神经网络DNN；S34、GAN的对抗博弈通过判别函数和生成函数之间的目标函数的极大极小值来进行数学化的表示；迭代开始t=1,从盾构隧道壁后介质分布图中选择样本点数据集；从探地雷达图像集中选择对应的m个图像作为向量；其中m为超参数；S35、将S3.4中的z作为输入，获得m个生成的数据，其中；S36、按照如下公式1，对于每个样本优化神经网络变量,更新生成器的参数来最大化判别函数的损失函数；其中也是超参数； 公式1 S37、按照如下公式2，优化神经网络变量,更新生成器的参数来最小化生成函数的损失函数；其中也是超参数； 公式2 S38、通过轮数为t=1,2,...T的迭代，建立优化后的生成式对抗网络模型。

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