基于机器学习的隧洞掘进机推力预测方法研究

由于现有的预测方法中推力预测值与实际值之间的平均误差大,因此有必要进一步研究基于机器学习的隧洞掘进机推力预测方法。首先,在数据分析前进行归一化处理,并根据空间位置和地质条件得到对应的输入样本。其次,采用互信息算法计算互感值信息,获得对应的掘进参数,从而完成特征提取。最后,运用SVR方法建立推力预测模型。实验结果表明:应用本文方法后,6个小组的推力预测值与实际值之间的平均误差均在0.25%以下,结果符合预期。同时,说明本文方法预测结果更加精准,为工程实际预测提供参考。