摘要
本发明公开了一种考虑时空信息的盾构隧道地面沉降实时预测方法,方法包括:构建输入特征体系,包括将模型输入分类为:几何信息,多环地质条件信息,多时间步盾构参数信息和历史沉降信息;设计多源信息融合的模型架构,模型将几何信息、地质条件信息、盾构操作参数信息和历史沉降信息作为输入,分别通过多种编码器进行特征提取。随后进行特征融合,并利用残差网络(ResNet)进行非线性映射,最终输出实时沉降预测值;该方案深入挖掘隧道掘进诱发地面沉降的时空特征并通过多源特征的深度融合,实现对扰动范围内任意位置沉降的实时预测。
技术关键词
盾构隧道
记忆单元
信息处理模型
残差网络
注意力
储存单元
局部特征信息
编码器架构
多源信息融合
信息编码器
多源特征
监测点
保留特征
深度学习模型
隧道管片
序列特征
残差模块
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