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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本申请公开了一种用于隧道掘进施工预测的数据处理方法和装置。该方法包括：通过获取待处理隧道掘进施工样本数据，对待处理隧道掘进施工样本数据进行基于样本排序筛选的优化处理，得到训练样本数据，根据训练样本数据进行模型训练得到隧道掘进施工预测模型，隧道掘进施工模型对待处理隧道岩体特征数据进行预测处理，得到目标隧道掘进施工参数数据。通过对所述待处理隧道掘进施工样本数据进行基于样本排序筛选的优化处理，筛选了样本数据中的极端数据和降低了样本数据的无序性，解决了现有技术中获取模型训练样本的效率较低导致的TBM掘进参数的预测效率较低的问题，实现了提高训练隧道掘进施工模型的效率和准确率的技术效果。

主权项：1.一种用于隧道掘进施工预测的数据处理方法，其特征在于，包括：获取待处理隧道掘进施工样本数据，其中，所述待处理隧道掘进施工样本数据为用于训练隧道掘进施工预测模型的样本数据；对所述待处理隧道掘进施工样本数据进行基于样本排序筛选的优化处理，得到训练样本数据；对所述训练样本数据进行模型训练处理，得到隧道掘进施工预测模型，包括：对所述训练样本数据进行识别，得到第一训练样本特征数据，其中，所述第一训练样本特征数据包括样本岩体特征数据、样本掘进特征数据和样本掘进评价特征数据；对所述样本岩体特征数据、所述样本掘进特征数据和所述样本掘进评价特征数据进行模型训练处理，得到第一隧道掘进施工预测模型；对所述训练样本数据进行识别，得到第二训练样本特征数据，其中，所述第二训练样本特征数据包括样本掘进消耗特征数据、所述样本掘进特征数据和所述样本掘进评价特征数据；对所述样本掘进消耗特征数据、所述样本掘进特征数据和所述样本掘进评价特征数据进行模型训练处理，得到第二隧道掘进施工预测模型；获得所述隧道掘进施工预测模型，所述隧道掘进施工预测模型包括所述第一隧道掘进施工预测模型和所述第二隧道掘进施工预测模型，其中，样本掘进消耗特征数据为排序筛选得到用于表示掘进设备刀具寿命参数的特征数据，样本掘进特征数据为排序筛选得到的用于表示掘进设备施工参数的特征数据；以及根据所述隧道掘进施工预测模型对待处理隧道岩体特征数据进行预测处理，得到目标隧道掘进施工参数数据，包括：根据第一隧道掘进施工预测模型对所述待处理隧道岩体特征数据进行掘进评价特征预测处理，得到过程掘进预测数据，其中，所述过程掘进预测数据包括预测掘进特征数据和预测掘进评价特征数据；根据第二隧道掘进施工预测模型对所述过程掘进预测数据进行掘进施工特征数据预测处理，得到所述目标隧道掘进施工参数数据，其中，所述目标隧道掘进施工参数数据包括预测掘进消耗特征数据和预测掘进特征数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京交通大学 用于隧道掘进施工预测的数据处理方法和装置