[发明专利]一种基于混合神经网络的掘进参数预测方法、介质及设备有效
| 申请号： | 202110513502.4 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113111467B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 刘学增;陈文明;丁爽;桑运龙;师刚 | 申请（专利权）人： | 上海同岩土木工程科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200092 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于混合神经网络的掘进参数预测方法、介质及设备，所述预测方法包括以下步骤：获取当前时间之前设定的时间或距离内设定掘进参数的历史数据；按照设定的训练步长和预测步长从上述历史数据中提取训练数据；利用上述数据训练混合神经网络模型至最优；按照设定的训练步长提取当前时间节点之前的历史数据作为待预测样本数据，输入上述混合神经网络模型，实现对未来设定步长的关键掘进参数的预测，所述设定掘进参数包括所述关键掘进参数；当盾构机掘进至设定的预测步长时，重复上述步骤，其中，混合神经网络模型基于一维卷积层和时间序列算法单元构建。与现有技术相比，本发明具有可实现未来一段时间的掘进参数预测、预测精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 神经网络 掘进 参数 预测 方法 介质 设备 | ||
【主权项】：
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