本发明涉及基于随机森林和BP神经网络的盾构掘进参数预测方法,步骤包括:剔除核心掘进参数存在零值的异常样本数据;对同一盾构隧道管片环内盾构核心掘进参数样本数据计算均值;提取地质勘探报告中的核心地质参数数据做输入,盾构核心掘进参数数据均值做输出,训练随机森林模型;对盾构样本数据中的核心状态参数和核心掘进参数数据进行预处理;以盾构核心状态参数预处理结果做输入,盾构核心掘进参数预处理结果做输出,设计并训练BP神经网络模型;在盾构机初始开机时,通过随机森林对盾构核心掘进参数做出预测,在盾构机运行过程中,通过BP神经网络对盾构核心掘进参数做出实时预测。本发明用于对盾构机掘进参数的全流程预测。
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