一种盾构下穿既有隧道渣土改良参数实时预测方法

本发明公开了一种盾构下穿既有隧道渣土改良参数实时预测方法，通过对非下穿段盾构掘进数据进行精细化预处理，并将获取的数据集用于机器学习集成预测模型训练，得到渣土改良剂用量集成预测模型；同时针对不同类型地层开展坍落度实验，确定最优含水率、泡沫注入比参数范围，为盾构司机提供可靠的决策依据。更精细化的数据预处理手段显著提升了数据集的质量和机器学习模型的预测精度；机器学习集成预测模型融合不同机器学习模型学习能力，进一步提高了模型的预测精度；结合机器学习和实验手段实现了对改良剂用量进行精准、快速预测，确保了盾构下穿既有隧道安全顺利掘进，且具有一定的时效性及经济性。