基于深度学习的盾构隧道地质适应性分析与选型系统及方法

本发明提供了一种基于深度学习的盾构隧道地质适应性分析与选型系统及方法。所述系统包括输入数据格式化模块、训练样本构建模块、深度学习模型推理模块、适配性评分与推荐模块；将盾构隧道地质适应性分析及选型用的原始地质参数与设计参数预处理后的特征张量输入至训练好的双分支深度神经网络模型中，根据双分支深度神经网络模型输出结果，融合盾构类型置信度与评分结果输出Top‑N推荐类型及对应参数。本发明利用深度神经网络的特征表达能力，能够识别输入参数间的复杂非线性关系，生成盾构类型的多标签预测结果及适配性评分，量化地质–设备适应程度，实现地质工况与盾构类型的非线性映射与适配评分，为选型提供更加细粒度的风险分级支持。