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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种基于图网络学习的盾构开挖面稳定性智能预测方法及设备，属于盾构掘进安全领域。所述方法包括：S1：获得盾构压力舱的压力数据，并根据Hilbert‑Huang变换表征实时的盾构掘进稳定性；S2：基于各项盾构参数间的偏相关系数，构建盾构参数偏相关阈值网络，以将盾构参数降维，并使盾构各参数间的关系可视化；S3：利用图网络学习算法，构建盾构开挖面稳定性与盾构参数网络特征的图网络学习模型并进行训练；S4：利用图网络学习模型预测盾构开挖面稳定性。本发明能够提高盾构掘进施工的效率和建设质量，提高盾构掘进开挖面稳定性。

主权项：1.一种基于图网络学习的盾构开挖面稳定性智能预测方法，其特征在于，包括：离线训练阶段：S1：对盾构压力舱的盾构压力信号进行Hilbert-Huang变换，采用DS表征实时的盾构掘进稳定性： 其中，DS为盾构压力信号的非平稳性，Hω,t为盾构压力信号的Hilbert时频谱，ω表示频域，Bω为所述盾构压力信号的平均边际谱，T表示Hilbert时频谱积分的时间轴，t表示时间；S2：采集各项盾构参数的时序数据，基于各项盾构参数间的偏相关系数得到盾构参数间的有权有向连接，构建盾构参数偏相关阈值网络，得到盾构参数网络图；其中，基于盾构参数间的偏相关系数得到盾构参数间的有权有向连接的方法如下：对于任意三个不重复的盾构参数X、Y、Z，所述盾构参数网络图中两个盾构参数间Z→X的有向连接的权重，由如下公式决定：dX,Y:Z≥dX,Y:ZZ+kσZdX,Y:Z权重设为满足上述公式的Y的个数，其中，dX,Y:Z＝ρX,Y-ρX,Y:ZdX,Y:ZZ和σZdX,Y:Z分别是对于Z为所有除X、Y参数以外的盾构参数时的dX，Y：Z的平均值和标准差；ρX,Y是X、Y之间的相关系数，ρX,Y:Z是X、Y之间除去Z影响的偏相关系数；S3：构建盾构开挖面稳定性与盾构参数网络特征的图网络学习模型，以步骤S2获得的盾构参数网络图作为输入、DS值作为输出对所述图网络学习模型进行训练，得到基于图网络学习的盾构开挖面稳定性智能预测模型；在线预测阶段：S4：采集各项盾构参数的时序数据，按照步骤S2处理得到盾构参数网络图后输入所述基于图网络学习的盾构开挖面稳定性智能预测模型获得DS值，以预测盾构开挖面稳定性。

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百度查询： 华中科技大学 基于图网络学习的盾构开挖面稳定性智能预测方法及设备