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基于XGBoost的隧道掘进机操作参数智能决策系统设计
被引量：
8
1
作者
王飞
龚国芳
+1 位作者
段理文
秦永峰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期633-641,共9页
为了实现隧道施工的同质化,提出基于极端梯度提升算法(XGBoost)预测模型的隧道掘进机(TBM)操作参数的智能决策方法.定义场操作系数指数(FOI)作为替代传统场切深指数(FPI)的围岩级别特征参数,使用XGBoost算法建立预测模型以实现对FOI的预...
为了实现隧道施工的同质化,提出基于极端梯度提升算法(XGBoost)预测模型的隧道掘进机(TBM)操作参数的智能决策方法.定义场操作系数指数(FOI)作为替代传统场切深指数(FPI)的围岩级别特征参数,使用XGBoost算法建立预测模型以实现对FOI的预测,对围岩级别进行预测、判断.通过对优秀司机在特定FOI下TBM操作参数的选择,建立专家模型实现FOI与特定TBM操作参数的关联,实现TBM操作参数的智能决策.使用引松工程的现场数据进行对比实验,结果表明,设计的TBM操作参数的智能决策系统能够实现对优秀的TBM司机操作参数决策的复现,相比于以FPI为特征参数的传统智能决策系统,新系统的推进速度和刀盘转速两部分的平均相对误差分别下降8.84%和7.97%.
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关键词
隧道掘进机(TBM)
智能决策
场
操作
系数
指数
(
foi
)
极端梯度提升算法(XGBoost)
预测
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职称材料
题名
基于XGBoost的隧道掘进机操作参数智能决策系统设计
被引量：
8
1
作者
王飞
龚国芳
段理文
秦永峰
机构
浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期633-641,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1302600)
国家自然科学基金资助项目(51675472)
+1 种基金
国家“973”重点基础研究发展规划资助项目(2015CB058100)
河南省重大科技专项资助项目(161100211100).
文摘
为了实现隧道施工的同质化,提出基于极端梯度提升算法(XGBoost)预测模型的隧道掘进机(TBM)操作参数的智能决策方法.定义场操作系数指数(FOI)作为替代传统场切深指数(FPI)的围岩级别特征参数,使用XGBoost算法建立预测模型以实现对FOI的预测,对围岩级别进行预测、判断.通过对优秀司机在特定FOI下TBM操作参数的选择,建立专家模型实现FOI与特定TBM操作参数的关联,实现TBM操作参数的智能决策.使用引松工程的现场数据进行对比实验,结果表明,设计的TBM操作参数的智能决策系统能够实现对优秀的TBM司机操作参数决策的复现,相比于以FPI为特征参数的传统智能决策系统,新系统的推进速度和刀盘转速两部分的平均相对误差分别下降8.84%和7.97%.
关键词
隧道掘进机(TBM)
智能决策
场
操作
系数
指数
(
foi
)
极端梯度提升算法(XGBoost)
预测
Keywords
tunnel boring machine(TBM)
intelligent determination
field operation index(
foi
)
extreme gradient boosting(XGBoost)
prediction
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost的隧道掘进机操作参数智能决策系统设计
王飞
龚国芳
段理文
秦永峰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
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