本发明涉及一种基于地质参数量化的盾构掘进参数预测方法,该方法包括以下步骤:将地层沿着埋深方向进行单元化处理,基于各单元片段的地质参数和隧道参数,建立地质状况量化矩阵,结合对应的掘进参数生成训练数据,并基于训练数据建立卷积神经网络模型;获取待施工段的地质状况量化矩阵,输入所述卷积神经网络模型获得对应掘进参数的预测值。与现有技术相比,本发明具有充分体现土层的复杂程度、预测精度高等优点。
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