[发明专利]一种基于XGBoost的盾构掘进参数特征提取与姿态偏差预测方法在审

专利信息
申请号: 202010146856.5 申请日: 2020-03-05
公开(公告)号: CN111365015A 公开(公告)日: 2020-07-03
发明(设计)人: 尹清锋;王春河;程跃胜;韩维畴;何文超;翟梁旭;王翠莲;吕晓宁;吕波;康晋明 申请(专利权)人: 中建交通建设集团有限公司
主分类号: E21D9/093 分类号: E21D9/093;E21D9/08;E21D9/06;E21D9/00
代理公司: 北京中建联合知识产权代理事务所(普通合伙) 11004 代理人: 郑广建;宋元松
地址: 100142 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 xgboost 盾构 掘进 参数 特征 提取 姿态 偏差 预测 方法
【说明书】:

本发明公开了一种基于XGBoost的盾构掘进参数特征提取与姿态偏差预测方法,其包括以下步骤:S1,采集盾构掘进数据;S2,盾构掘进数据预处理;S3,通过数据分析和专家经验结合提取数据特征,并对提取数据特征进行相关性分析;S4,构建训练样本和测试样本;S5,训练并构建盾构姿态偏差预测模型;S6,验证盾构姿态偏差预测模型。本发明提供的一种基于XGBoost的盾构姿态偏差预测方法,其设计严谨,使用XGBoost算法进行了特征的提取,分析盾构姿态与掘进参数的内在联系,并结合专家经验特征,对特征进行相关性分析后,使得预测模型和输入数据更加匹配,提高盾构姿态的预测精度,有效保障盾构工程质量和施工安全。

技术领域

本发明属于隧道掘进机械装备技术领域,涉及一种基于XGBoost的盾构掘进参数特征提取与姿态偏差预测方法。

背景技术

随着我国地铁建设事业的高速发展和规模不断地扩大,盾构法施工隧道越来越多。在盾构法施工中,为保证施工的质量,对盾构姿态的准确把握是对隧道的轴线进行良好的控制前提。

盾构机是一种结构复杂的大型机电液控一体化设备,同时由于盾构施工环境相对恶劣,地质环境复杂多变,所以在施工过程中会产生很多问题,在施工过程中盾构的姿态会时刻发生变化,盾构姿态的变化会对掘进线路具有较大的影响,进而影响施工质量。

盾构机穿越复杂的地质层和切削各种障碍物时受力的分布和大小会发生变化,以及刀盘刀具的磨损、土体不均的影响,会引起盾构姿态的变化,即引起盾构盾首和盾尾中心轴线与设计路线发生偏差。盾构姿态的预测就是对盾首和盾尾姿态的预测,即提前计算盾构机的盾首和盾尾轴线发生偏差,将可能出现的偏差控制在安全范围内。

当今地铁施工等规模的不断扩大,产生海量的盾构施工数据。传统分析方法只能处理小样本数据,无法快速、高效的处理巨大的数据量巨大,一定程度上造成数据资源的浪费。

专利CN108868805B提出了一种基于统计分析与XGboost结合的盾构纠偏方法,用于解决现有技术中存在的纠偏精度较低的技术问题,实现步骤为:获取盾构参数数据包;获取训练集数据和测试集数据;获取基于XGboost的盾构姿态参数回归模型;获取多组掘进样本数据;对盾构机姿态进行纠偏。通过统计分析,将姿态参数值划分为多个区间,并且对每个区间掘进数据通过XGboost所建立的回归模型进行计算,得到每组包含多条盾构数据的多组数据,使得每个区间给出一组盾构参考数据,给多环纠偏时参数设置提供依据,通过基于XGboost所拟合的回归模型,有效提高了所给出的盾构参考数据的准确性,进而提高了掘进纠偏的准确度。但是仍然存在的不足之处是:1)该方法没有有效地筛选数据中的关键特征,而是给出所有掘进参数的参考数据,导致特征冗余,计算量增大,耗时长;2)仅针对纠偏过程中的偏差值进行回归分析,构建盾构纠偏模型,没有对整个盾构过程中的姿态偏差进行预测,无法得到不同掘进参数下盾构姿态偏差的趋势。

因此,亟需设计一种基于XGBoost的盾构掘进参数特征提取与姿态偏差预测方法,解决现有技术中存在的技术问题。

发明内容

本发明的目的是至少一定程度上解决现有技术中存在的部分技术问题,提供的一种基于XGBoost的盾构掘进参数特征提取与姿态偏差预测方法,其设计严谨,使用XGBoost算法进行了特征的提取,分析盾构姿态与掘进参数的内在联系,并结合专家经验特征,对特征进行相关性分析后,使得预测模型和输入数据更加匹配,提高盾构姿态的预测精度,有效保障盾构工程质量和施工安全。

为解决上述技术问题,本发明提供的一种基于XGBoost的盾构掘进参数特征提取与姿态偏差预测方法,其包括以下步骤:

S1,采集盾构掘进数据;

S2,盾构掘进数据预处理;

S3,通过数据分析和专家经验结合提取数据特征,并对提取数据特征进行相关性分析;

S4,构建训练样本和测试样本;

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