【摘 要】
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盾构隧道建设过程中需要对盾构机的行进轨迹进行控制,使得盾构实际掘进线路与隧道设计轴线相吻合。文章利用长短期记忆循环神经网络(LSTM)处理时间序列数据的优势,提出了一种盾构机掘进轨迹预测模型。模型利用LSTM层代替传统神经网络中的隐含层,综合考虑了盾构操作参数、地质参数以及几何参数对盾构掘进轨迹误差的影响。结果显示模型输出与实际测量值较为吻合,绝对误差总体上位于4 mm之内,表明所提出的LSTM神经网络模型可以有效地对盾构行进路线进行预测。
【机 构】
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中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司
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盾构隧道建设过程中需要对盾构机的行进轨迹进行控制,使得盾构实际掘进线路与隧道设计轴线相吻合。文章利用长短期记忆循环神经网络(LSTM)处理时间序列数据的优势,提出了一种盾构机掘进轨迹预测模型。模型利用LSTM层代替传统神经网络中的隐含层,综合考虑了盾构操作参数、地质参数以及几何参数对盾构掘进轨迹误差的影响。结果显示模型输出与实际测量值较为吻合,绝对误差总体上位于4 mm之内,表明所提出的LSTM神经网络模型可以有效地对盾构行进路线进行预测。
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