[发明专利]基于迁移学习的隧道掘进机掘进性能与控制参数预测方法有效
| 申请号： | 201911101914.6 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110852423B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 武颖莹;李建斌;王杜娟;曹洪波;荆留杰;王军;李小兵;李鹏宇;简鹏;徐剑安 | 申请（专利权）人： | 中铁工程装备集团有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q50/08;E21D9/10 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 郑园 |
| 地址： | 450016 河南省*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于迁移学习的隧道掘进机掘进性能与控制参数预测方法，步骤包括：在线采集反映设备运行状态的隧道掘进机掘进数据；对隧道掘进机掘进数据进行数据预处理，提取每个掘进循环的上升段及稳定段数据；根据已获得的上升段及稳定段数据确认输入及输出特征参数建立已竣工项目数据集；利用深度学习方法建立已竣工项目的掘进性能参数预测模型和控制参数预测模型；建立新开工项目试掘进数据的小样本数据集；基于小样本数据集并利用迁移学习的方法，生成新项目的掘进性能预测模型与控制参数预测模型。本发明能有效解决不同项目之间模型通用性问题，具有应用迅速、准确度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 隧道 掘进机 掘进 性能 控制 参数 预测 方法 | ||
【主权项】：
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