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龙图腾网恭喜山东工商学院申请的专利一种TBM掘进过程中围岩等级预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119272177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411803373.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种TBM掘进过程中围岩等级预测方法是由李龙;郑彬彬设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种TBM掘进过程中围岩等级预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及TBM技术领域，尤其涉及一种TBM掘进过程中围岩等级预测方法，包括：获取TBM掘进过程的一个掘进循环周期的TBM数据；将掘进循环周期的TBM数据输入至训练的LightGBM模型，得到预测结果；预先采用最终均衡后的数据集训练预设的LightGBM模型，获取训练的LightGBM模型；最终均衡后的数据集是原始样本数据集和新生样本数据集合并得到的；采用预先设定的新样本生成策略对所述原始样本数据集进行处理，得到新生样本数据集合；原始样本数据集包括多个样本；每个样本包括一个掘进循环周期的TBM数据以及该掘进循环周期的TBM数据所对应的围岩等级的标签。

本发明授权一种TBM掘进过程中围岩等级预测方法在权利要求书中公布了：1.一种TBM掘进过程中围岩等级预测方法，其特征在于，包括：S1、获取TBM掘进过程的一个掘进循环周期的TBM数据；S2、将所述掘进循环周期的TBM数据输入至训练的LightGBM模型，得到预测结果；所述预测结果包括：TBM掘进过程与该掘进循环周期的TBM数据对应的围岩等级；其中，预先采用最终均衡后的数据集训练预设的LightGBM模型，获取训练的LightGBM模型；所述最终均衡后的数据集是原始样本数据集和新生样本数据集合并得到的；其中，采用预先设定的新样本生成策略对所述原始样本数据集进行处理，得到新生样本数据集合；所述原始样本数据集包括多个样本；其中，每个样本包括一个掘进循环周期的TBM数据以及该掘进循环周期的TBM数据所对应的围岩等级的标签；所述掘进循环周期的TBM数据包括多个特征；所述采用预先设定的新样本生成策略对所述原始样本数据集进行处理，得到新生样本数据集合，具体包括：A1、复制原始样本数据集，生成相同的初始样本数据集；A2、按照每个掘进循环周期的TBM数据所对应的围岩等级的标签，将初始样本数据集划分为两个不相交的第一子集和第二子集；其中，第一子集包括所对应的围岩等级的标签为第I类围岩等级的标签、第II类围岩等级的标签、第Ⅳ类围岩等级的标签、第Ⅴ类围岩等级的标签的掘进循环周期的TBM数据；第二子集包括所对应的围岩等级的标签为第III类围岩等级的标签的掘进循环周期的TBM数据；A3、针对所述第一子集中的每一样本，获取该样本的局部密度；A4、基于该样本的局部密度，获取该样本对应的最近邻数量；A5、基于所述样本对应的最近邻数量，获取该样本的最近邻索引；A6、基于每个样本的局部密度，分别获取第一子集的每个嵌套子集中每一特征对应的加权中位数；所述第一子集的嵌套子集包括：第一嵌套子集、第二嵌套子集、第三嵌套子集、第四嵌套子集；所述第一嵌套子集包括：第一子集中所对应的围岩等级的标签为第I类围岩等级的标签的掘进循环周期的TBM数据；所述第二嵌套子集包括：第一子集中所对应的围岩等级的标签为第II类围岩等级的标签的掘进循环周期的TBM数据；所述第三嵌套子集包括：第一子集中所对应的围岩等级的标签为第Ⅳ类围岩等级的标签的掘进循环周期的TBM数据；所述第四嵌套子集包括：第一子集中所对应的围岩等级的标签为第Ⅴ类围岩等级的标签的掘进循环周期的TBM数据；A7、针对每个嵌套子集中每一特征对应的加权中位数，分别获取该嵌套子集中每一样本的混合距离；A8、分别根据嵌套子集中每一样本的混合距离，获取分布权重，并归一化所述分布权重，得到归一化后的分布权重值；A9、针对每一样本，基于该样本的最近邻索引，构建出包含该样本及其邻居的单纯形；A10、针对每一样本所对应的单纯形和归一化后的分布权重值，生成多个新的样本；A11、针对每一新的样本的每一特征均进行扰动，获取扰动后的新的样本，并由所有扰动后的新的样本组成新生样本数据集合。

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