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申请/专利权人：北京交通大学
申请日：2022-07-22
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN115408927B
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N20/00;G06Q50/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.12.16#实质审查的生效;2022.11.29#公开
摘要：本申请公开了一种用于预测岩体参数的数据处理方法和装置。通过对获取的训练样本数据进行过程岩体参数预测模型训练处理，基于训练得到的过程岩体参数预测模型数据对训练样本数据进行过程岩体参数预测，预测得到的过程岩体参数数据和训练样本数据进行目标岩体参数预测模型训练处理，得到目标岩体参数预测模型，通过目标岩体参数预测模型对隧道施工过程中的岩体参数进行数据预测。通过训练过程岩体参数预测模型增加训练样本数据中的自变量维度，实现对岩体参数预测模型的优化，提升岩体参数预测的准确性，解决了现有技术中存在TBM隧道施工过程中对岩体参数判断准确度较低的问题，实现了提高岩体参数预测准确性的技术效果。
主权项：1.一种用于预测岩体参数的数据处理方法，其特征在于，包括：获取训练样本数据，其中，所述训练样本数据为用于训练岩体参数预测模型的样本数据；对所述训练样本数据进行模型训练处理，得到过程岩体参数预测模型，其中，所述岩体参数预测模型包括所述过程岩体参数预测模型，所述训练样本数据包括训练振动特征数据和与所述训练振动特征数据对应的训练岩体完整性特征数据，将训练振动特征数据作为模型输入，将训练完整性特征数据作为模型输出，通过模型训练处理得到所述过程岩体参数预测模型；根据所述过程岩体参数预测模型对所述训练样本数据进行过程岩体参数预测处理，得到过程岩体参数数据；对所述过程岩体参数数据和所述训练样本数据进行模型训练处理，得到目标岩体参数预测模型，其中，将训练振动特征数据、过程岩体参数数据作为预设的神经网络模型的输入，将样本岩体参数数据作为预设的神经网络模型的输出，进行模型训练处理，得到所述目标岩体参数预测模型，岩体参数数据为岩体抗压强度与岩体体积节理数；根据所述目标岩体参数预测模型对隧道施工过程中的岩体参数进行数据预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 用于预测岩体参数的数据处理方法和装置
免责声明
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