[發明專利]基于大數據分析的盾構施工地面沉降預測系統和方法

在審

• 申請號: 201710303105.8
• 申請日: 2017-05-03
• 公開（公告）號: CN107092990A
• 公開（公告）日: 2017-08-25
• 發明（設計）人: 孔憲光;常建濤;劉堯;王繼虎;王奇斌
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/08;G06F17/50
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心61205
• 代理人: 程曉霞,王品華

1.一種基于大數據分析技術的盾構施工地面沉降預測系統，依據數據走向依次包括有數據收集模塊、數據預處理模塊、特征提取模塊、建立預測模型模塊和模型應用模塊；所述數據收集模塊，包括有地質數據收集子模塊、盾構機運行數據收集子模塊和地面沉降量數據收集子模塊，負責進行地面沉降量預測所需數據的收集；其特征在于，所述大數據平臺模塊，包括Hadoop平臺子模塊和Spark平臺子模塊，Spark平臺子模塊是基于Hadoop平臺子模塊，大數據平臺模塊中的Hadoop平臺子模塊分別與數據收集模塊、數據預處理模塊、特征提取模塊、建立預測模型模塊和模型應用模塊之間進行雙向數據存儲交互；大數據平臺模塊中的Spark平臺子模塊分別與數據收集模塊、數據預處理模塊、特征提取模塊、建立預測模型模塊和模型應用模塊之間具有滿足Spark編程范式的并行計算通道；所述數據預處理模塊，在Spark平臺并行計算框架下，對數據集中的屬性進行缺失值填補、離群點檢測和歸一化處理；所述特征提取模塊在Spark平臺計算框架下，采用PCA降維算法對數據進行特征提取；所述建立預測模型模塊是基于Hadoop子模塊中的海量數據并在符合Spark平臺子模塊的并行計算框架下，利用各節點誤差平均值去觸發誤差反饋過程，用各節點連接權值向量的平均值向量作為最終預測模型的連接權值，形成預測模型，其中建立模型所需的輸入數據為地質參數數據和盾構機運行數據，輸出數據為盾構監測點沉降量數據；所述模型應用模塊是在大數據平臺模塊的基礎上，將建立預測模型模塊建立的預測模型進行功能封裝，并以API的形式提供預測模型接口，在盾構施工過程，盾構施工人員調用該模型接口，實現對盾構施工過程中地面沉降量的預測。

2.根據權利要求1所述的基于大數據分析技術的盾構施工地面沉降預測系統，其特征在于，所述地質數據收集子模塊，通過文本處理技術抓取地質勘探報告里面的文本數據，從地質勘探報告中獲取相應的地質參數數據；通過CAD二次開發工具ObjectARX對施工圖紙里面的點線面數據進行抽取，從CAD圖紙中獲取相應的地質參數數據。

3.根據權利要求1所述的基于大數據分析技術的盾構施工地面沉降預測系統，其特征在于，所述建立預測模型模塊，按照數據流方向依次包含模型訓練子模塊、誤差處理子模塊、連接權值向量處理子模塊；模型訓練子模塊負責多節點模型訓練；誤差處理子模塊利用各節點訓練誤差的平均值去觸發各節點誤差反向傳播過程；連接權值向量處理子模塊用于計算預測模型中的連接權值向量，并用此連接權值向量作為地面沉降預測模型的連接權值向量。

4.根據權利要求3所述的基于大數據分析技術的盾構施工地面沉降預測系統，其特征在于，所述建立預測模型模塊中的誤差處理子模塊，包括兩部分內容，第一部分內容對模型訓練子模塊中的各節點的訓練誤差值求其平均值，第二部分內容利用訓練誤差平均值去觸發各節點誤差反向傳播過程，以此來調整各節點中的連接權值向量。

5.根據權利要求3所述的基于大數據分析技術的盾構施工地面沉降預測系統，其特征在于，所述建立預測模型模塊中的連接權值向量處理子模塊，對模型訓練子模塊中各個節點訓練好的BP神經網絡模型的連接權值向量進行匯總、求和并求出連接權值向量的平均值向量，該連接權值向量的平均值作為預測模型的連接權值向量，形成地面沉降預測模型。