基本信息:
- 专利标题： 基于神经网络的盾构沉降形变模型构建方法
- 申请号：CN202311537317.4 申请日：2023-11-17
- 公开(公告)号：CN117474170A 公开(公告)日：2024-01-30
- 发明人： 孔锤钢 , 王利军 , 潘毅 , 曾照发 , 丁锐 , 温少鹏 , 夏正茂 , 程文锋 , 王天梁 , 王鑫 , 刘陆东 , 嵇舒瀚 , 李红福
- 申请人： 中电建铁路建设投资集团有限公司 , 广州地铁建设管理有限公司 , 中电建(广州)轨道交通建设有限公司
- 申请人地址： 北京市丰台区汽车博物馆东路10号院3号楼7层701
- 专利权人： 中电建铁路建设投资集团有限公司,广州地铁建设管理有限公司,中电建(广州)轨道交通建设有限公司
- 当前专利权人： 中电建铁路建设投资集团有限公司,广州地铁建设管理有限公司,中电建(广州)轨道交通建设有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市丰台区汽车博物馆东路10号院3号楼7层701
- 代理机构： 北京睿博行远知识产权代理有限公司
- 代理人： 胡竞之
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/08 ; G06N3/08
摘要：
本发明提供了基于神经网络的盾构沉降形变模型构建方法，属于人工智能技术领域，其方法包括：获取地铁盾构施工的沉降影响因素，并分析各个沉降影响因素之间在不同施工阶段的相互关系和依赖关系；对沉降影响因素进行划分，分析各个分析因素集的相互关系和依赖关系；根据影响因素和因素集之间的关系，向每个沉降影响因素配置影响权重，并构建影响网络结构；将影响网络结构转换为影响向量、形变数据构成的形变向量及影响向量与形变向量的对照结果，输入到神经网络模型中进行训练，得到隧道变形预测模型，对隧道变形进行合理预测。解决了无法对多个影响因素和因素集的关系进行准确判断，导致对地铁盾构施工沉降风险无法进行准确的预测评价的问题。
公开/授权文献:
- CN117474170B 基于神经网络的盾构沉降形变模型构建方法 公开/授权日：2024-05-28