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盾构工程实测数据时序性质分析与掘进速率预测
被引量：
4
1
作者
杨凯弘
张茜
周思阳
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2021年第6期835-839,共5页
本文基于工程实测数据,在分析其序列性质的基础上,提出了基于时序神经网络方法的盾构掘进速率预测方法,并在天津地铁9号线这一实际工程算例中对所提出的方法的有效性进行验证,讨论比较了Simple RNN、LSTM与GRU这3种不同时序神经网络算...
本文基于工程实测数据,在分析其序列性质的基础上,提出了基于时序神经网络方法的盾构掘进速率预测方法,并在天津地铁9号线这一实际工程算例中对所提出的方法的有效性进行验证,讨论比较了Simple RNN、LSTM与GRU这3种不同时序神经网络算法的掘进速率预测表现。结果表明,本文提出的基于时序神经网络的盾构掘进速率预测方法能够较好地分析掘进中积累的工程实测数据中的序列性质,从而对前方掘进速率进行预测,且比具有“门”性质的LSTM与GRU方法表现出了更好的预测效果。
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关键词
盾构
工程实测数据
掘进速率预测
时序神经网络
实测
数据
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职称材料
基于互信息与支持向量回归的盾构掘进载荷预测方法研究
被引量：
5
2
作者
周皓
刘尚林
+2 位作者
杨凯弘
周思阳
张茜
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期286-292,共7页
掘进载荷是盾构施工中的重要控制量,直接关系着施工安全与效率。通过对掘进载荷影响因素的分析,建立了一种基于工程实测数据分析的掘进载荷特征选择及预测方法。首先,对工程实测数据进行极值归一化预处理,以降低不同参数间量纲和量级的...
掘进载荷是盾构施工中的重要控制量,直接关系着施工安全与效率。通过对掘进载荷影响因素的分析,建立了一种基于工程实测数据分析的掘进载荷特征选择及预测方法。首先,对工程实测数据进行极值归一化预处理,以降低不同参数间量纲和量级的差异产生的支配性影响;其次,通过参数分析和基于互信息的特征选择选取主要的影响参数作为输入;最后,通过支持向量回归(support vector regression,SVR)建立掘进载荷的预测模型,并结合天津地铁9号线盾构施工工程案例检验其预测表现。结果表明,所建立的掘进载荷预测方法能够在工程实测数据包含的众多影响参数中筛选出少量关键特征,实现对掘进载荷的合理预测。研究结果可以为盾构掘进参数的调控提供参考,也为具有众多参数的工程实测数据的分析提供一种思路。
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关键词
盾构
工程实测数据
掘进载荷
特征选择
支持向量回归
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职称材料
题名
盾构工程实测数据时序性质分析与掘进速率预测
被引量：
4
1
作者
杨凯弘
张茜
周思阳
机构
天津大学机械工程学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2021年第6期835-839,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1702500)
国家自然科学基金面上项目(11872269)
纳米矿物材料及应用教育部工程研究中心开放课题(NGM2020KF010)。
文摘
本文基于工程实测数据,在分析其序列性质的基础上,提出了基于时序神经网络方法的盾构掘进速率预测方法,并在天津地铁9号线这一实际工程算例中对所提出的方法的有效性进行验证,讨论比较了Simple RNN、LSTM与GRU这3种不同时序神经网络算法的掘进速率预测表现。结果表明,本文提出的基于时序神经网络的盾构掘进速率预测方法能够较好地分析掘进中积累的工程实测数据中的序列性质,从而对前方掘进速率进行预测,且比具有“门”性质的LSTM与GRU方法表现出了更好的预测效果。
关键词
盾构
工程实测数据
掘进速率预测
时序神经网络
实测
数据
Keywords
tunnel boring machine
advance rate prediction
time series
neural networks
in-situ data
分类号
O348.9 [理学—固体力学]
U455.3 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于互信息与支持向量回归的盾构掘进载荷预测方法研究
被引量：
5
2
作者
周皓
刘尚林
杨凯弘
周思阳
张茜
机构
天津大学机械工程学院
出处
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期286-292,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1702500)
国家自然科学基金资助项目(12022205,11872269)。
文摘
掘进载荷是盾构施工中的重要控制量,直接关系着施工安全与效率。通过对掘进载荷影响因素的分析,建立了一种基于工程实测数据分析的掘进载荷特征选择及预测方法。首先,对工程实测数据进行极值归一化预处理,以降低不同参数间量纲和量级的差异产生的支配性影响;其次,通过参数分析和基于互信息的特征选择选取主要的影响参数作为输入;最后,通过支持向量回归(support vector regression,SVR)建立掘进载荷的预测模型,并结合天津地铁9号线盾构施工工程案例检验其预测表现。结果表明,所建立的掘进载荷预测方法能够在工程实测数据包含的众多影响参数中筛选出少量关键特征,实现对掘进载荷的合理预测。研究结果可以为盾构掘进参数的调控提供参考,也为具有众多参数的工程实测数据的分析提供一种思路。
关键词
盾构
工程实测数据
掘进载荷
特征选择
支持向量回归
Keywords
shield machine
engineering measured data
driving load
feature selection
support vector regression
分类号
TH11 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
盾构工程实测数据时序性质分析与掘进速率预测
杨凯弘
张茜
周思阳
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
2
基于互信息与支持向量回归的盾构掘进载荷预测方法研究
周皓
刘尚林
杨凯弘
周思阳
张茜
《工程设计学报》
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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