本发明提供一种基于GRU深度学习的土压平衡盾构土压智能调控方法,包括:确定每一环盾构管片埋深D;确定地层分布及原始地质参数,计算每一环盾构管片对应的加权地质参数;确定盾构操作参数和土压;将在同一环盾构管片对应的管片埋深D、加权地质参数、盾构操作参数和土压组成数据集,数据集划分为训练集和测试集,并对数据集进行归一化处理;建立GRU神经网络预测模型,基于GRU神经网络预测模型,采用遗传算法对隧道施工时的土压进行动态控制。本发明充分考虑地层参数及实时盾构操作参数,建立起土压与隧道几何参数、地层参数、盾构操作参数之间的高度非线性关系,实现盾构施工中土压的实时预测与控制。
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