基于两阶段数据增强的TBM月进尺预估方法及装置

本发明公开了一种基于两阶段数据增强的TBM月进尺预估方法及装置。该方法包括：获取原始数据集；将原始数据集划分为完整数据集和不含地质标签数据集；构建并训练地质标签预测模型；利用训练后的地质标签预测模型为不含地质标签案例添加伪地质标签，并将伪标记数据添加至第一训练集，得到第二训练集；将第二训练集进行数据增强，得到第三训练集；基于第三训练集训练基于机器学习的月进尺预估模型，利用验证集筛选出最优预估模型；利用最优预估模型进行TBM月进尺预估。本发明方法最终建立高精度TBM月进尺预估模型，可在隧道（洞）施工前为TBM选型和工期预估提供指导，具有重要的学术意义和工程应用价值。