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申请/专利权人：山东大学;山东高速集团有限公司

摘要：本发明提出一种劈裂喷浆搅拌桩智能施工控制方法、装置及系统，涉及岩土工程技术领域。包括接收从施工信息自感知系统输出的实时感知信息，所述实时感知信息包括钻孔深度、钻机输出功率、钻头扭矩、钻杆轴力和钻头孔隙水压力数据；将所述实时感知信息输入至训练好的地层信息预测机器学习模型中，建立实时感知信息和施工地层条件的非线性隐式对应关系，输出实时地层状态信息；将实时地层状态信息输入至训练好的最优施工参数自匹配机器学习模型中，建立实时地层状态信息和最优施工参数的非线性隐式对应关系，输出当前最优施工参数。本发明能够对地层信息实时智能反演、进一步对施工参数动态自优化控制。

主权项：1.一种劈裂喷浆搅拌桩智能施工控制方法，其特征在于，包括以下步骤：接收从施工信息自感知系统输出的实时感知信息，所述实时感知信息包括钻孔深度、钻机输出功率、钻头扭矩、钻杆轴力和钻头孔隙水压力数据；将所述实时感知信息输入至训练好的地层信息预测机器学习模型中，建立实时感知信息和施工地层条件的非线性隐式对应关系，输出实时地层状态信息；所述机器学习模型为训练好的随机森林—DBSCAN集成模型；将实时地层状态信息输入至训练好的最优施工参数自匹配机器学习模型中，建立实时地层状态信息和最优施工参数的非线性隐式对应关系，输出当前最优施工参数，具体步骤如下：1）数据预处理：基于统计分析方法去除数据异常值，对于局部稀疏数据，采用回归插值方法填补数据；2）特征选择及标准化：采用卡方检验的方法来评估特征与目标变量之间的关联程度，选用关联程度最高的五个特征，利用Z-score标准化方法，将挑选出的五个特征转换为均值为0，方差为1的正态分布，使其具备可比性；3数据划分：利用K折交叉验证方法将数据库划分为n个近似大小的数据集；4自定义核函数：利用自定义多项式核函数将数据映射到高维特征空间，进而将非线性问题转化为线性问题；5模型训练及评估：对搭建好的施工参数自匹配模型进行K轮训练集性能评估，每一轮n-1个数据集用于模型训练，剩余的一个数据集用作测试集，最后计算K轮评估结果的平均值作为模型的性能指标，如不满足要求则进行下一轮的训练；6最优施工参数预测：在训练好的最优施工参数自匹配机器学习模型上输入实时地层状态信息，通过前向传播得到预测的最优施工参数；所述最优施工参数自匹配机器学习模型为特定设计的SVM类模型，该模型的核函数为自定义的多项式核函数。

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