基于自编码特征和深度学习回归模型的盾构姿态预测方法

作者：孔宪光; 王佩; 刘德坤; 常建涛; 郭泽坤; 胡磊

来源：2019-07-18, 中国, CN201910647803.9.

本发明公开了一种基于自编码特征和深度学习回归模型的盾构姿态预测方法,其主要步骤是：(1)采集数据；(2)预处理；(3)生成训练样本和测试样本；(4)构建自编码器和构建深度学习回归模型；(5)提取额数据特征；(6)训练深度学习回归模型；(7)预测盾构姿态。本发明结合了盾构机掘进过程中设备参数信息,能够利用参数信息来体现盾构姿态,并且避免了繁琐的求解过程,提高了对盾构姿态变化的反应时间,具有高效的数据分析能力,可以为施工操作人员提供参考和调整依据,保障施工质量。

• 单位
  西安电子科技大学