基于盾构掘进参数的BP神经网络地层识别

分析3种典型地层中盾构推进力、推进速度、刀盘扭矩、刀盘转速4个掘进参数的变化规律.应用BP神经网络建立一个以相邻2个采样时刻的盾构推进力、推进速度、刀盘扭矩、刀盘转速共8个掘进参数为输入,地层编码为输出的地层识别模型.通过60组训练样本数据对模型进行训练,训练误差控制在8×10-7以内,并用30组预测样本数据对该模型加以预测检验,预测成功率达到93%左右.结果表明,基于盾构掘进参数的BP神经网络地层识别模型能够实现盾构掘进参数与地层之间的良好非线性映射,可以在盾构掘进施工中利用掘进参数实现对地层的在线识别.