一种基于TBM施工隧道案例数据驱动的TBM选型方法

本发明公开了一种基于TBM施工隧道案例数据驱动的TBM选型方法，包括以下步骤：获取原始案例数据集；将原始案例数据集分为训练集和测试集；利用多重插补算法对训练集中缺失的案例数据进行填充，得到初步增强的训练数据集；利用过采样算法对初步增强的训练数据集进行处理，使得训练数据集中不同TBM选型的样本数量相同或接近，得到二次增强的训练数据集；利用机器学习算法建立TBM选型模型，利用测试集进行训练和修正，获得最终的TBM选型模型。本发明方法将复杂模糊的TBM选型问题转换为简单明确的TBM分类问题，并主要利用隧道沿线的地质数据实现TBM的选型，其可在隧道施工前为TBM选型提供指导，具有重要的学术和工程价值。