[发明专利]一种基于BP神经网络的硬岩TBM掘进速率预测方法在审
| 申请号： | 202010049548.0 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111241753A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 蒋亚龙;徐长节;熊扶阳;潘少林;徐贞珍 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 何世磊 |
| 地址： | 330013*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于BP神经网络的硬岩TBM掘进速率预测方法，包括：S1，建立TBM掘进速率主要影响因素分析模型，包括TBM掘进速率PR与岩体参数相关性分析，以及岩体参数之间的相关性分析与掘进速率关键影响因素的确定；S2，建立TBM掘进速率预测模型，包括：S2.1，建立数据的处理模型；S2.2，建立BP神经网络设计和训练模型；S3，建立TBM掘进速率预测结果对比和分析模型，以实现掘进速率预测。本发明提出了依据BP神经网络的参数学习与训练反馈，建立了硬岩TBM施工条件下的掘进速率的预测方法，能够准确预测硬岩条件下的TBM掘进速率，从而对TBM的施工过程提供一定的指导。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 tbm 掘进 速率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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