LSTM混合神经网络模型

掘进性能预测

该模型融合长短期记忆网络与归一化层,从地层特征与掘进参数中预测推进速度与刀盘扭矩。

Qihang, Xu · 黄欣 · Baogang, Zhang · Zixin, Zhang · Junhua, Wang · 王帅峰

Underground Space (China) 2023

参数信息

预测参数
2

技术优势

预测结果更可信

模型在大规模监测数据库上得到验证,降低了预测误差带来的施工风险。

能同时给出多个关键量

同时预测推进速度和刀盘扭矩,为操作人员提供更全面的信息。

实时可用

模型结合历史与实时时变参数,能够根据当前工况快速给出预测。

输出可解释性强

通过特征重要性评估,明确了哪些因素对预测影响最大,便于现场人员理解。

应用场景