[发明专利]一种基于数值样本和随机森林的TBM卡机风险预测方法有效
| 申请号： | 202110002906.7 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112765791B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 刘耀儒;侯少康;庄文宇;张凯 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理有限公司 11457 | 代理人： | 孙红颖 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数值样本和随机森林的TBM卡机风险预测方法，其包括：建立精细化数值仿真模型，基于蠕变损伤模型模拟围岩的时效变形，实现对TBM施工过程的模拟；在数值仿真模型中设置不同卡机影响因素的取值，计算包含不同工况的数值样本；建立卡机风险判别指标，标定样本的卡机风险等级；建立随机森林模型，基于数值样本进行模型训练，利用训练好的随机森林模型预测实际施工段的卡机风险等级。本发明基于精细化数值仿真构建卡机数值样本库，克服工程中应用机器学习存在的监测样本少和不均衡问题；利用训练好的随机森林模型，可快速预测实际施工段卡机风险等级，从而指导灾害的提前防控，保证TBM的安全高效施工。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数值 样本 随机 森林 tbm 风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
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