[發(fā)明專利]一種基于GWO-FW-MKL-SVR算法的TBM掘進(jìn)速率預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110577145.8
• 申請(qǐng)日: 2021-05-26
• 公開（公告）號(hào): CN113222273B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張海波;楊海清;曹科;靳曉光;宋康磊;杜傳奇;曾紹毅;種攀攀;周波;許天珍;安龍飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中鐵十八局集團(tuán)有限公司;中鐵十八局集團(tuán)隧道工程有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/08;G06N3/00;G06N20/00
• 代理公司: 重慶晟軒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50238
• 代理人: 王海鳳

1.一種基于GWO-FW-MKL-SVR算法的TBM掘進(jìn)速率預(yù)測(cè)方法，其特征在于：包括如下步驟：

S100：構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集，樣本數(shù)據(jù)集包括：多個(gè)TBM機(jī)器運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)、土體力學(xué)數(shù)據(jù)、巖石力學(xué)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的TBM的掘進(jìn)速率實(shí)測(cè)值；

S200：構(gòu)建FW-MKL-SVR模型；

S210：改進(jìn)SVR模型的核函數(shù)，得到FW-MKL-SVR模型核函數(shù)，對(duì)FW-MKL-SVR模型核函數(shù)進(jìn)行對(duì)偶處理，然后得到FW-MKL-SVR模型；

S300：構(gòu)建GWO-FW-MKL-SVR預(yù)測(cè)模型，其中具體步驟如下：

S310：隨機(jī)選取樣本數(shù)據(jù)集中的部分樣本構(gòu)成訓(xùn)練集，另一部樣本構(gòu)成測(cè)試集；

S320：隨機(jī)初始化FW-MKL-SVR模型中參數(shù)[P，λ，d，r，γ]的參數(shù)值；

S330：設(shè)置最大迭代次數(shù)，將訓(xùn)練集中的所有數(shù)據(jù)作為FW-MKL-SVR模型的數(shù)據(jù)輸入，使用GWO灰狼優(yōu)化算法對(duì)S320中FW-MKL-SVR模型中參數(shù)[P，λ，d，r，γ]進(jìn)行計(jì)算更新，當(dāng)訓(xùn)練達(dá)到最大迭代次數(shù)后停止，輸出最優(yōu)的參數(shù)；

S340：將最優(yōu)的參數(shù)代入FW-MKL-SVR模型，得到GWO-FW-MKL-SVR預(yù)測(cè)模型；

S400：利用測(cè)試集數(shù)據(jù)檢驗(yàn)GWO-FW-MKL-SVR模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入步驟S340得到的GWO-FW-MKL-SVR預(yù)測(cè)模型中，得到掘進(jìn)速率預(yù)測(cè)值，通過預(yù)測(cè)值與TBM的掘進(jìn)速率實(shí)測(cè)值計(jì)算性能指標(biāo)R²，若R²滿足設(shè)定的TBM掘進(jìn)預(yù)測(cè)精度要求，進(jìn)行下一步驟，且將GWO-FW-MKL-SVR預(yù)測(cè)模型設(shè)為最終模型；如果不滿足預(yù)設(shè)的TBM掘進(jìn)預(yù)測(cè)精度要求，則重復(fù)S320—S340重新進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化；

S500：對(duì)未知TBM掘進(jìn)速率進(jìn)行預(yù)測(cè)：將未知TBM的機(jī)器運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)、土體力學(xué)數(shù)據(jù)和巖石力學(xué)數(shù)據(jù)代入最終模型，得到未知TBM的掘進(jìn)速率預(yù)測(cè)值。

2.如權(quán)利要求1所述的基于GWO-FW-MKL-SVR算法的TBM掘進(jìn)速率預(yù)測(cè)方法，其特征在于：構(gòu)建所述步驟S100中樣本數(shù)據(jù)集，具體步驟為：

獲取TBM機(jī)器運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)：包括土倉(cāng)壓力CEP、總推力TH、刀盤轉(zhuǎn)矩CT和刀盤轉(zhuǎn)速CS；

通過原位實(shí)驗(yàn)和室內(nèi)實(shí)驗(yàn)確定土體力學(xué)數(shù)據(jù)和巖石力學(xué)數(shù)據(jù)，土體力學(xué)數(shù)據(jù)包括：復(fù)合地層參數(shù)為黏聚力c、內(nèi)摩擦角ψ、壓縮模量Es；巖石力學(xué)數(shù)據(jù)包括：卵石比RB、單軸抗壓強(qiáng)度UCS和巖石質(zhì)量指標(biāo)RQD。

3.如權(quán)利要求2所述的基于GWO-FW-MKL-SVR算法的TBM掘進(jìn)速率預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟S210得到FW-MKL-SVR模型的具體步驟如下：

S211：改進(jìn)SVR模型的核函數(shù)得到FW-MKL-SVR模型核函數(shù)；

SVR模型的核函數(shù)表示如下：

FW-MKL-SVR模型的核函數(shù)如下：

其中，P為輸入特征權(quán)重，λ為多項(xiàng)式核函數(shù)的權(quán)重，1-λ為徑向基核函數(shù)的權(quán)重，d，r為多項(xiàng)式核函數(shù)的參數(shù)，γ為徑向基核函數(shù)的參數(shù)；

S212：將FW-MKL-SVR模型的核函數(shù)用SVR對(duì)偶問題表示，代入函數(shù)f(x)，得到FW-MKL-SVR模型，公式表示如下：