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申请/专利权人：广东粤海珠三角供水有限公司;同济大学

摘要：本发明提供了一种基于实时地质信息的泥水盾构掘进参数预测方法，用于预测泥水平衡式盾构掘进参数，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，确定掘进参数，并采集掘进数据。步骤S2，对掘进数据进行预处理，得到预处理数据。步骤S3，以分钟为粒度对预处理数据进行提取，得到提取数据集。步骤S4，对提取数据集进行数据标准化处理，得到标准化数据集。步骤S5，构建GA‑NN深度神经网络模型。步骤S6，利用遗传算法，将标准化数据集输入到GA‑NN深度神经网络模型进行超参数优化，得到最优的GA‑NN深度神经网络模型。步骤S7，将待测的地质信息、待测的泥水仓顶部压力和待测的操作参数输入到最优的GA‑NN深度神经网络模型，得到待测掘进荷载参数。

主权项：1.一种基于实时地质信息的泥水盾构掘进参数预测方法，用于预测泥水平衡式盾构掘进参数，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，确定与掘进荷载和泥水仓压力相关的掘进参数，并采集与所述掘进参数相对应的掘进数据；步骤S2，对掘进数据进行预处理，得到预处理数据；步骤S3，以分钟为粒度对所述预处理数据进行提取，得到提取数据集；步骤S4，对所述提取数据集进行数据标准化处理，得到标准化数据集；步骤S5，构建GA-NN深度神经网络模型，该模型包括输入层、输出层和多个隐藏层；步骤S6，利用遗传算法，将所述标准化数据集输入到所述GA-NN深度神经网络模型进行超参数优化，得到最优的GA-NN深度神经网络模型；步骤S7，将待测的地质信息、待测的泥水仓顶部压力和待测的操作参数输入到所述最优的GA-NN深度神经网络模型，得到预测掘进荷载参数，其中，所述掘进参数包括所述地质信息、所述泥水仓顶部压力、所述操作参数和所述掘进荷载参数，所述地质信息包括上一环推力切深指数FPI的均值、上一环推力切深指数FPI的方差、上一环旋转切深指数TPI的均值、上一环旋转切深指数TPI的方差，所述操作参数包括掘进速度p、刀盘转速和贯入度，所述掘进荷载参数包括总推力F和刀盘扭矩T。

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