基于随机森林和BP神经网络的盾构掘进参数预测方法

摘要

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。