基本信息:
- 专利标题： 基于探地雷达检测和机器学习的盾构隧道壁后注浆厚度的预测方法
- 申请号：CN202010975476.2 申请日：2020-09-16
- 公开(公告)号：CN112287595A 公开(公告)日：2021-01-29
- 发明人： 谢雄耀 , 刘凤洲 , 曾里 , 周彪 , 石锦江 , 刘浩
- 申请人： 同济大学 , 济南轨道交通集团有限公司
- 申请人地址： 上海市杨浦区四平路1239号
- 专利权人： 同济大学,济南轨道交通集团有限公司
- 当前专利权人： 同济大学,济南轨道交通集团有限公司
- 当前专利权人地址： 上海市杨浦区四平路1239号
- 代理机构： 上海科律专利代理事务所
- 代理人： 刘莹
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06F30/13 ; G06K9/62 ; G06Q10/04 ; G01V3/12 ; G01S13/89 ; E21D11/10
摘要：
本发明公开一种基于探地雷达检测和机器学习的盾构隧道壁后注浆厚度的预测方法，利用XGboost原理，在模型试验中模拟盾构隧道壁后注浆并采集数据构造数据集，对数据预处理后，构造XGBoost模型，编写预测模块盾构隧道壁后注浆探地雷达实时检测采集的探地雷达图像进行预测和识别。本发明的优点是更贴合盾构隧道壁后注浆的实际情况，能够对盾构隧道壁后注浆的探地雷达图像进行有效地预测，从而对可能出现的险情进行提前预测。
公开/授权文献:
- CN112287595B 基于探地雷达检测和机器学习的盾构隧道壁后注浆厚度的预测方法 公开/授权日：2023-05-23
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |