基于SP系统和TSS网络的TBM性能预测方法

本发明公开了一种基于SP系统和TSS网络的TBM性能预测方法，其包括如下步骤：建立SP系统模型，采集TBM掘进状态参数原始数据；获取输出参数及输入参数；对地质信息进行处理，获取地质信息的表征结果；对输入参数及输出参数构建相应的时间序列结构网络模型，获取经时间序列结构网络划分后的参数数据；基于机器学习算法构建机器学习模型，将地质信息的表征结果及经时间序列结构网络划分后的参数数据代入至机器学习模型，通过LSTM模型及GWO算法获取TBM预测结果。本发明通过对地质参数多源异构性处理进行了比较，构建SP系统模型以及时间序列结构网络模型，以准确预测TBM性能，提高TBM掘进的安全性和效率性。