基于CNN-LSTM算法的盾構(gòu)掘進(jìn)姿態(tài)智能預(yù)測(cè)

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針對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)過(guò)程中參數(shù)易變、軸線難以控制的問(wèn)題，開(kāi)發(fā)了一種結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的盾構(gòu)機(jī)姿態(tài)預(yù)測(cè)模型（CNN-LSTM）。CNN-LSTM模型以盾構(gòu)機(jī)歷史掘進(jìn)參數(shù)為輸入，以未來(lái)姿態(tài)參數(shù)為輸出，在成都地鐵19號(hào)線某盾構(gòu)區(qū)間進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，所提出的CNN-LSTM模型能精確地預(yù)測(cè)盾構(gòu)機(jī)的實(shí)時(shí)姿態(tài)參數(shù)，可輔助現(xiàn)場(chǎng)盾構(gòu)機(jī)操作人員作出高效的施工決策。（剩余4190字）