公开(公告)号：CN116108587A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310197798.2

申请日：2023-03-03

Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司

Inventor： 杨风威 ,  闫长斌 ,  汪鹤健 ,  温森 ,  李冰洋 ,  苏伟林

IPC: G06F30/17

Abstract: 本发明提供一种考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测方法，该预测方法包括以下步骤：构建考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测数据集；进行数据清洗、数理统计分析以及特征筛选处理，确定模型输入参数；利用天牛须搜索算法对机器学习模型的超参数进行优化选择；利用BAS‑BRT算法框架与数据集建立TBM利用率的预测模型；通过与其他机器学习模型的预测效果进行对比分析，验证模型的优越性与稳定性；基于训练的模型进行未知掘进段的TBM利用率预测并对异常区段进行预警。本发明相对于现有的TBM利用率预测模型而言，考虑了TBM施工中出现的随机性，融合算法能够实现全局最优化迭代，模型表现出良好的并行处理效果与鲁棒性。

公开(公告)号：CN116108587B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202310197798.2

申请日：2023-03-03

Applicant: 黄河勘测规划设计研究院有限公司

Inventor： 杨风威 ,  闫长斌 ,  汪鹤健 ,  温森 ,  李冰洋 ,  苏伟林

IPC: G06F30/17

Abstract: 本发明提供一种考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测方法，该预测方法包括以下步骤：构建考虑多源信息不确定性的TBM利用率预测数据集；进行数据清洗、数理统计分析以及特征筛选处理，确定模型输入参数；利用天牛须搜索算法对机器学习模型的超参数进行优化选择；利用BAS‑BRT算法框架与数据集建立TBM利用率的预测模型；通过与其他机器学习模型的预测效果进行对比分析，验证模型的优越性与稳定性；基于训练的模型进行未知掘进段的TBM利用率预测并对异常区段进行预警。本发明相对于现有的TBM利用率预测模型而言，考虑了TBM施工中出现的随机性，融合算法能够实现全局最优化迭代，模型表现出良好的并行处理效果与鲁棒性。