基于随机森林和BP神经网络的盾构掘进参数预测方法与流程

技术特征：
1.基于随机森林和bp神经网络的盾构掘进参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、剔除核心掘进参数存在零值的异常样本数据；s2、计算同一盾构隧道管片环内盾构核心掘进参数样本数据的均值；s3、提取地质勘探报告中的核心地质参数数据做输入、步骤s2中的盾构核心掘进参数数据均值做输出,形成随机森林训练样本，训练随机森林模型；s4、对盾构样本数据中的核心状态参数和核心掘进参数数据进行标准化预处理；s5、以步骤s4中盾构核心状态参数标准化结果做输入、盾构核心掘进参数标准化结果做输出,形成bp神经网络训练样本，基于核心状态参数个数与核心掘进参数个数搭建bp神经网络模型并训练；s6、在盾构机初始开机时，通过随机森林模型对盾构核心掘进参数做出预测，在盾构机运行过程中，通过bp神经网络模型对盾构核心掘进参数做出实时预测。2.根据权利要求1所述的基于随机森林和bp神经网络的盾构掘进参数预测方法，其特征在于，所述步骤s1的具体操作如下：（1）盾构样本数据量大小为n，每条盾构数据均由种核心掘进参数、种核心状态参数和其他参数组成；选取盾构数据中种核心掘进参数，核心掘进参数名称的集合为；（2）若某条盾构样本数据中，存在值为0的核心掘进参数，就把这条异常盾构样本数据剔除，经过异常数据剔除后的盾构样本数据量大小变为。3.根据权利要求1所述的基于随机森林和bp神经网络的盾构掘进参数预测方法，其特征在于，所述步骤s2的具体操作如下：对于每个核心掘进参数，处于同一盾构隧道管片环内的掘进参数值取平均，第环内的掘进参数平均值的计算方式如下：其中表示第环内的盾构数据量，表示第环内第条盾构数据的掘进参数的值，。4.根据权利要求1所述的基于随机森林和bp神经网络的盾构掘进参数预测方法，其特征在于，所述步骤s3的具体操作如下：（1）根据地质勘探报告，种核心地质参数名称的集合为，构建随机森林在第环的输入数据矩阵；（2）根据步骤s2对盾构数据中核心掘进参数数据的均值计算结果，构建第环的输出数据矩阵；（3）利用整个区段上所有环的输入输出数据可以构成训练样本，基于随机森林算法训练后得到随机森林模型。5.根据权利要求1所述的基于随机森林和bp神经网络的盾构掘进参数预测方法，其特征在于，所述步骤s4的具体操作如下：（1）选取盾构数据中种核心状态参数，状态参数名称的集合为；（2）在经过异常数据剔除后的个盾构样本数据上，对每个核心状态参数采用标准化
的方式进行数据预处理，标准化公式如下所示：其中表示对第条数据的核心状态参数的预处理结果，，表示第条数据的核心状态参数的值，表示核心状态参数在个盾构样本数据上的均值，表示核心状态参数在个盾构样本数据上的标准差；（3）在异常数据剔除后的个盾构样本数据上对步骤s1中选取的每个核心掘进参数采用标准化的方式进行数据预处理，公式如下所示：其中表示对第条数据的核心掘进参数的预处理结果，，表示第条数据的核心掘进参数的值，表示核心掘进参数在个盾构样本数据上的均值，表示核心掘进参数在个盾构样本数据上的标准差。6.根据权利要求1所述的基于随机森林和bp神经网络的盾构掘进参数预测方法，其特征在于，所述步骤s5的具体操作如下：搭建一个输入层有个节点、有个隐藏层、每个隐藏层有个节点、输出层有个节点的bp神经网络，其中所用的激活函数如下：以步骤s4中时刻的盾构核心状态参数预处理结果为输入，时刻的盾构核心掘进参数预处理结果为输出形成一组训练样本，在个盾构样本数据上相邻时刻的盾构核心状态参数预处理结果和核心掘进参数预处理结果一一配对形成所有训练样本，训练以上bp神经网络得到bp神经网络模型。7.根据权利要求1所述的基于随机森林和bp神经网络的盾构掘进参数预测方法，其特征在于，所述步骤s6的具体操作如下：（1）在盾构机初始开机时，根据当前位置地层的地质勘探报告，提取种核心地质参数作为输入，基于步骤s3中得到的随机森林模型预测初始的种盾构核心掘进参数；（2）在盾构机运行过程中，以每一时刻盾构机反馈的种核心感知参数为输入，基于步骤s5中得到的bp神经网络模型预测时刻的种盾构核心掘进参数；（3）对bp神经网络模型预测的种盾构核心掘进参数进行反标准化处理，将预测的掘进参数映射到每个参数特定的分布区间内，反标准化处理公式如下：其中表示bp神经网络对核心掘进参数的直接预测结果，表示对预测结果反标准化处理后的结果。

技术总结
本发明涉及基于随机森林和BP神经网络的盾构掘进参数预测方法，步骤包括：剔除核心掘进参数存在零值的异常样本数据；对同一盾构隧道管片环内盾构核心掘进参数样本数据计算均值；提取地质勘探报告中的核心地质参数数据做输入，盾构核心掘进参数数据均值做输出，训练随机森林模型；对盾构样本数据中的核心状态参数和核心掘进参数数据进行预处理；以盾构核心状态参数预处理结果做输入，盾构核心掘进参数预处理结果做输出，设计并训练BP神经网络模型；在盾构机初始开机时，通过随机森林对盾构核心掘进参数做出预测，在盾构机运行过程中，通过BP神经网络对盾构核心掘进参数做出实时预测。本发明用于对盾构机掘进参数的全流程预测。测。测。


技术研发人员：王伯芝 李虎 刘学增 宋树祥 刘新根 陈莹莹 门燕青 王亮 邢慧堂 黄永亮 刘浩
受保护的技术使用者：上海同岩土木工程科技股份有限公司 山东轨道交通研究院有限公司
技术研发日：2021.08.26
技术公布日：2021/11/21