一种基于数据驱动的盾构机掘进参数多目标优化决策方法

本发明提供了一种基于数据驱动的盾构机掘进参数多目标优化决策方法，包括：构建盾构施工过程中的多目标评价体系，获取盾构机运行数据，并对数据进行预处理；基于预处理后的数据，划分数据集；利用LightGBM模型构建地质参数、掘进参数与掘进性能目标之间的映射关系，形成目标函数；对目标函数进行评估验证；利用非支配排序遗传算法在给定的掘进参数范围内以及油缸推力和盾构机总推力平衡的约束条件下进行多目标优化，生成Pareto最优解集；基于TOPSIS方法对Pareto最优种群中的个体进行评估，依据主观赋权选取最接近的参数组合。本发明适用于盾构机施工领域，能够显著提升盾构机的掘进效率，降低施工风险，为盾构机掘进参数的优化决策提供了有效支持。