基于深度学习的超小半径曲线浅埋暗挖隧道施工方法

本发明公开了基于深度学习的超小半径曲线浅埋暗挖隧道施工方法，包括深度神经网络模型的建立、训练数据的收集、深度神经网络模型的训练、当前循环施工技术参数的采集、后序循环施工方案的生成和施工方案的实时持续决策；通过当前施工技术参数对后序循环施工方案进行实时持续预测，并根据施工实测数据动态调整模型的算法权重，提高对于超小半径曲线浅埋暗挖工况的适应性和针对性，实时持续生成后序循环的施工方案从而为施工提供依据；通过建立钢拱架非对称应力和位移的评价指标体系，为钢拱架布设及加固方案的生成提供直观合理的依据，有利于动态调整钢拱架参数以适应超小半径曲线浅埋暗挖隧道的特点，提高隧道施工的智能性、高效性和安全性。