摘要
本发明公开一种炮孔参数自适应的隧道光面效应预测方法,包括:基于图神经网络,构建光面效应预测模型;利用光面效应预测模型对岩体位移数据进行预测;结合岩体位移数据的预测结果,计算隧道光面效应。本发明构建一个基于深度图神经网络的自适应炮孔参数光面效应快速预测模型,使用图神经网络全面提取光面爆破数据,提高基于深度学习计算方法的准确性,对于隧道爆破施工具有重要的理论意义与应用价值。
技术关键词
隧道光面
效应预测方法
深度学习计算方法
有限元模型修正方法
神经网络模型
爆破炮孔
仿真模型
隧道爆破施工
激光扫描方式
数据标签
仿真数据
网格
门控循环单元
隧道掌子面
入库系统
参数
压缩特征
系统为您推荐了相关专利信息
图像特征提取
神经网络模型训练
正弦编码
解码器
多尺度特征
BP神经网络模型
电池充电数据
恒流充电阶段
恒压
动态
空间结构特征
拓扑图
时间序列特征
卷积神经网络模型
监控指标数据
音乐特征
显示设备
神经网络模型
数据
梅尔频率倒谱系数
回波信号强度
感知系统
雷达
高维特征向量
计算机储存介质