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摘要
全断面岩石掘进机(TBM)的地质适应性较差，当遭遇不良地质条件或者围岩质量较差时，容易引发卡机、塌方等地质灾害，影响施工进度，威胁人员安全。基于此，首先通过TBM数据预处理，将原始数据分割为完整的掘进段，其次以掘进段为单位计算扭矩贯入指标(TPI),基于时间序列法和神经网络在掘进开始前对围岩质量进行预测，基于TPI的基尼不纯度，在掘进上升段对围岩质量进行判断。结果表明：TPI能够较好地反映围岩地质条件，基于时间序列法和神经网络能够较为准确地对TPI进行预测，通过TPI的基尼不纯度能够较好地对围岩质量进行判断。
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