基于机器学习的围岩无侧限抗压强度预测困境

Prediction of Unconfined Compressive Strength of Surrounding Rock Based on TBM Tunneling Parameters

使用随机森林,神经网络,支持向量机算法构建隧道围岩无侧限抗压强度实时感知模型。模型利用掘进阶段100s内总推进力,刀盘转速,刀盘扭矩,推进速度,撑靴压力TBM运行参数数据实时预测掌子面围岩强度,并系统研究模型的跨线路应用和模型跨区间应用问题。这些认识与成果对使用掘进参数预测围岩性质预测模型提出了新的要求。