一种煤矿斜井TBM掘进顶板稳定性智能预测方法

本发明提供一种煤矿斜井TBM掘进顶板稳定性智能预测方法，包括以下步骤：步骤1，收集TBM掘进实测数据，生成TBM操作数据集，步骤2，将步骤1中的TBM操作数据集按掘进循环划分为多个掘进周期，建立掘进周期数据集，步骤3，基于掘进周期数据集，计算建立神经网络中的输入参数数据集，步骤4，利用DBN&TSF算法得到试点段的预测结果，建立冒落区预警范围，步骤5，与真实工况对比，判断预警范围是否能真实预测到发生冒落，建立斜井TBM掘进顶板冒落预警范围准则。基于TBM掘进的过程中系统收集的大量掘进参数对顶板冒落风险进行分析预测。预测结果可为使用TBM斜井开挖顶板冒落提供可靠度较高的现场风险预报。