一种基于LSTM深度学习模型的刀盘掌子面失稳预测方法

本发明公开了一种基于LSTM深度学习模型的刀盘掌子面失稳预测方法，属于隧道施工安全预警技术领域。该方法通过融合多源传感器数据采集、特征显著性分析、混合数据库架构和时序预测建模技术，构建了一套完整的盾构施工安全预警体系。系统采用结构化与文档式异构存储方式相结合的混合架构，建立了设备状态数据与时序特征数据的双通道处理机制，通过滑动窗口采样和标准化预处理实现数据的高效集成。基于LSTM深度学习模型的时间序列预测算法，结合特征重要性筛选机制，显著提升了刀盘掌子面失稳状态的预测精度和实时性。实验结果表明，本发明提出的方法能够有效捕捉盾构施工过程中的动态特征变化，为隧道工程安全施工提供了可靠的智能预警解决方案。