一种基于机器学习的盾构施工过程地质特征确定方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的盾构施工过程地质特征确定方法，通过对盾构机实时参数的处理与变换，经过K－means++算法标签化后输入到堆叠分类算法中，优化后得到地质特征确定方法。本方法将盾构实时掘进参数进行剔除空白值和异常值处理、光滑性处理、二次变换及数据标准化处理，得到反映地质特征的FPI与TPI指数；通过肘部算法和轮廓系数确定地质特征最终的类别数K，对地质特征类型进行标签化。将FPI与TPI指数和标签化的地质特征输入到堆叠算法中，通过网格搜索和k折交叉验证得到地质特征确定方法。利用地质特征确定方法确定盾构机穿越地层的地质特征。本发明方法操作简单易行，成本低，能够显著地提高盾构的施工效率，保证了盾构掘进的安全性。