基于循环神经网络的盾构施工地面沉降预测方法
基本信息
| 申请号 | CN201910068462.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109978226A | 公开（公告）日 | 2019-07-05 |
| 申请公布号 | CN109978226A | 申请公布日 | 2019-07-05 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I; G06Q50/08（2012.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 周奇才; 沈鹤鸿; 赵炯; 熊肖磊; 王益飞; 王欣赟; 曹煜 | 申请（专利权）人 | 上海地铁盾构设备工程有限公司 |
| 代理机构 | 上海科律专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 叶凤 |
| 地址 | 200092 上海市杨浦区四平路1239号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于循环神经网络的盾构施工地面沉降预测方法，选取盾构法施工引起地面沉降的主要因素，并融合当前时刻的沉降情况，共同作为输入数据，通过本发明中建立的基于循环神经网络的深层神经网络对地面沉降进行有效预测。本发明给出了详细的模型建立以及训练方法，首先将沉降情况数据通过循环神经网络的时间通道传播，而后再将主要影响因素与其有机合并，在经过深层网络层层自适应提取特征，最终得到沉降预测结果。因此，本发明具有较高的预测精度，且泛化能力强，可以投入到盾构法隧道挖掘地面沉降预测的实际应用中。 |
