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申请/专利权人：中铁十五局集团有限公司;中铁十五局集团城市轨道交通工程有限公司;北京科技大学

摘要：本发明提供一种基于地质感知的地表沉降阶段性预测方法及装置，涉及机器学习技术领域。方法包括：获取盾构机的运行数据，对运行数据进行去噪和标准化处理，获得盾构掘进参数；通过超参数组合，获得地质条件预测模型，通过模型获得的地层信息预测值，并通过地层信息预测值、盾构掘进参数和掘进前、掘进中和掘进后的三阶段地表沉降数据，构建地表沉降预测数据库；采用皮尔逊系数方式，获取选取与地表沉降相关的盾构运行参数和地层信息作为输入参数；基于输入参数，通过随机森林算法、支持向量机算法、和AdaBoost算法都获得第一、第二和第三阶段地表沉降预测模型，并通过第一、第二和第三阶段地表沉降预测模型构建地表沉降综合加权预测模型；对盾构机施工时三阶段的地表变形情况进行预测。

主权项：1.一种基于地质感知的地表沉降阶段性预测方法，其特征在于，方法包括：S1，在盾构机进行隧道掘进的过程中，获取所述盾构机的运行数据，并对所述盾构机的运行数据进行自适应去噪和标准化处理，获得所述盾构掘进参数；S2，通过对所述钻孔附近的地层信息和所述盾构掘进参数进行超参数组合，获得地质条件预测模型，通过所述地质条件预测模型获得的地层信息预测值，然后，通过所述地层信息预测值、所述盾构掘进参数和掘进前、掘进中和掘进后的三阶段地表沉降数据，构建地表沉降预测数据库；其中，所述掘进前阶段包括所述盾构机靠近所述目标测点阶段，所述掘进中阶段为盾构机穿越所述目标测点阶段，掘进后阶段为所述盾构机驶离所述目标测点阶段；S3，基于所述地表沉降预测数据库，采用皮尔逊系数方式，获取所述三阶段的地表沉降预测参数相关的盾构运行参数和地层信息作为输入参数；S4，基于所述盾构运行参数和地层信息预测值和所述三阶段的地表沉降的预测参数，通过随机森林RF算法、支持向量机SVM算法、和AdaBoost算法都获得第一、第二和第三阶段地表沉降预测模型，并通过所述RF算法、SVM算法、和AdaBoost算法分别所得的第一、第二和第三阶段的地表沉降预测模型构建地表沉降综合加权预测模型，通过所述地表沉降综合加权预测模型对所述盾构机施工时所述三阶段的地表变形情况进行预测。

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