本发明公开了一种基于TBM运行数据的不良地质条件识别与预测方法,具有这样的特征,包括以下步骤:步骤1,获取TBM运行数据与地勘资料数据;步骤2,将TBM运行数据与地勘资料进行预处理,得到预处理后的数据;步骤3,基于预处理后的数据进行特征变量设计,筛选出与目标相关的变量;步骤4,基于与目标相关的变量,建立基于遗传编程的不良地质条件识别模型,并求得良好地质与不良地质的划分函数H(X);步骤5,根据H(X)判断TBM当前位置的地质情况。本发明可高效处理大量运行数据,并对TBM当前位置的地质条件进行在线识别,克服了传统识别、检测方法的高不确定性、高延迟性、高成本等问题,为TBM安全施工增添保障。
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