【摘 要】
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盾构是开展隧道施工的大型关键设备,在我国各类地下工程项目中的使用日益增多。为了保证盾构施工安全,预防施工故障发生,本文针对盾构施工中出现的多故障问题,采用深度学习方
【机 构】
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西南交通大学经济管理学院,中铁工程服务有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71490725,71472158),中央高校基本科研业务费专项资金(2682017WCX03),西南交通大学“双一流”建设项目(交通软科学类JDSYLYB2018021,JDSYLZD2018003)
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盾构是开展隧道施工的大型关键设备,在我国各类地下工程项目中的使用日益增多。为了保证盾构施工安全,预防施工故障发生,本文针对盾构施工中出现的多故障问题,采用深度学习方法中的长短期记忆网络(LSTM),设计了可处理时序数据的盾构故障多标签预测模型。根据某城市地铁项目中的实际数据,首先利用主成分分析法(PCA)对盾构施工参数进行特征提取,然后利用LSTM模型从集成了外部环境数据的盾构施工时序数据中,挖掘盾构机故障的发生规律,并通过适应多标签学习的交叉熵损失函数进行模型参数的优化,最后用基于多标签的评估指标对模型
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