本发明提供一种掘进速度的预测模型建立方法、预测方法及装置,包括:获取不同围岩的属性参数,对多个围岩的属性参数进行聚类处理得到多个聚类结果;基于所述多个聚类结果建立经验公式,基于围岩的属性参数对所述经验公式进行训练,得到回归公式;对所述回归公式进行处理,得到标准的线性回归模型。能够在保障隧道正常施工的前提下,通过人工智能技术进行TBM掘进速度的预测,得到更加贴合实际施工地质条件的掘进速度,进而有效指导TBM的正常掘进,缩短施工工期。
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我是此专利(论文)的发明人(作者)