[发明专利]基于LSTM的土压平衡盾构的土压智能动态调控方法

权利要求书

1.一种基于LSTM的土压平衡盾构的土压智能动态调控方法，其特征在于，包括：

S1：确定隧道每一环管片埋深D，所述管片埋深D是指管片顶部最外侧距离地面的垂直距离；

S2：计算加权地质参数：是指通过隧道沿线地质勘察确定地层分布及原始地质参数，计算每一环管片对应的加权地质参数；

S3：确定盾构操作参数和土压，对盾构操作参数进行数据预处理，建立数据集；所述数据集是指由所有数据样本组成的数据集合；所述数据样本由t个连续盾构管片对应的所述管片埋深D、所述加权地质参数、所述盾构操作参数和土压组成；

S4：将经预处理后的数据集划分为训练集和测试集，并对训练集、测试集进行归一化处理；

S5：建立LSTM神经网络预测模型，并调试LSTM神经网络预测模型超参数，将S4中的训练集输入所述LSTM神经网络预测模型进行训练，当测试集准确率达到要求时结束训练并保存训练后的LSTM神经网络预测模型；

S6：基于S5的LSTM神经网络预测模型和遗传算法对隧道施工时的土压进行动态控制。

2.根据权利要求1所述的基于LSTM的土压平衡盾构的土压智能动态调控方法，其特征在于，所述S3中，

所述盾构操作参数为盾构机开挖时机器每分钟自动检测并记录的与土压值相关的施工参数，所述施工参数包括螺旋机转速、刀盘转速、刀盘扭矩、掘进速度、贯入度、推力、盾尾注浆压力、膨润土体积、泡沫气体体积、泡沫液体体积和土压；

所述数据预处理为去除零值数据、去除异常值、求取每环平均值及数据降噪处理,其中，所述去除零值数据是指当刀盘转速、刀盘扭矩、掘进速度、贯入度、推力中任一参数为0时，盾构处于停工状态，删除对应零值数据；所述去除异常值是指剔除每一环管片的各操作参数中大于或小于对应平均值超过3倍标准差的异常数据；所述求取每环管片平均值是指求取每一环管片施工时间内的各操作参数的平均值；所述数据降噪处理是指使用连续三环管片对应盾构操作参数的平均值，作为第三环管片对应的盾构操作参数。

3.根据权利要求1所述的基于LSTM的土压平衡盾构的土压智能动态调控方法，其特征在于，所述S4中，所述训练集是指从所述数据集中选取设定比例的数据样本，用于训练LSTM神经网络预测模型；所述测试集是指所述数据集中除所述训练集以外的数据，用于验证LSTM神经网络预测模型的预测准确率。

4.根据权利要求1所述的基于LSTM的土压平衡盾构的土压智能动态调控方法，其特征在于，所述S4中，

所述单个时间步长内的数据分为输入数据和标签数据，其中，所述输入数据为每环管片对应的管片埋深D、加权地质参数、盾构操作参数和前一环管片的土压，为输入LSTM神经网络预测模型的数据；所述标签数据为数据样本中第t个管片对应的土压；

所述归一化处理是指对所述数据集的数据样本进行无量纲化处理，是指将数据样本的输入数据和标签数据除以其绝对值最大值与缩放因子A的乘积，把数据映射到(0,1)范围，其中，所述缩放因子A取值在1～2之间。