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申请/专利权人：中国水利水电第七工程局有限公司
摘要：本发明公开了一种LSTM‑Transformer模型的泥水盾构参数调控方法，包括：S1建立基于实际盾构工程和超大直径泥水平衡盾构数值模拟的盾构参数和泥浆参数数据集，将数据集进行归一化并划分测试集和训练集；S2构建LSTM‑Transformer神经网络预测模型，使用盾构参数和泥浆参数数据集训练神经网络，输出为地表沉降；S3将LSTM‑Transformer神经网络与差分进化算法结合，以盾构参数和泥浆参数为决策变量，以沉降值为优化目标，不断迭代求解最优的盾构和泥浆参数。本发明通过LSTM‑Transformer网络建立参数间的量化关系，采用DE算法对这个黑盒模型中的规律进行优化，解决了盾构工程中的参数优化问题，提升了盾构的效率，本发明提供一种泥水盾构工程中盾构参数及泥水配比调控方案智能决策软件系统。
主权项：1.一种基于LSTM-Transformer模型的泥水盾构参数调控方法，其特征在于，包括下列步骤：S1、基于实际盾构工程获取数据或超大直径泥水平衡盾构数值模拟获取数据；获取盾构掘进过程中的多个盾构参数、泥水参数、土体参数和施工控制目标数值的数据，将所述盾构参数作为输入，所述施工控制目标数值参数作为输出参数，以此构建预测模型并利用采集的数据对该预测模型进行训练，以此获得最终的预测模型；其中，所述施工控制目标数值为掘进速度和地表沉降；S2、设定所述盾构参数-泥水配比-地质参数与沉降关系预测模型是通过LSTM-Transformer网络建立，可以将前一监测断面的沉降值对后续影响涵盖其中，获得一个具有时序性的记忆网络；S3、设定所述盾构参数中的决策参数并确定其相应的安全控制阈值，并将该安全阈值作为对应的决策参数的约束条件，将所述施工控制目标数值的最优值作为优化目标，利用所述预测模型构建优化模型，利用差分进化DE算法求解该优化模型对应的施工控制目标数值的最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国水利水电第七工程局有限公司 一种基于LSTM-Transformer模型的泥水盾构参数调控方法
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