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。

编码字典模式及用法

本文讨论了减少编码字典数据冗余度的途径,认为:将大字典库合理地分解成若干小字典库,提高通用性,并改进用法,可明显减少冗余度。

隧道工程机械化施工的现状和发展趋势

隧道工程机械化施工在现代建筑领域具有重要意义。它提高了施工效率,降低了作业强度,并改善了作业环境。然而,目前隧道机械化施工仍面临一些挑战,如适用范围受限、设备条件较差、技术成熟度和人员培训问题等。未来的发展趋势包括关键技术突破与装备提级、数字化和智能化建设、产学研深度协作与人才培养、推广应用与模式创新以及成本控制与企业服务。这些趋势将推动隧道机械化施工进一步发展,为隧道工程提供更高效、可持续的解决方案。