基于数据仓库的数字盾构工程模型孵化研究

盾构法隧道工程数据具有更新频率快、数据体量大、数据结构复杂等特点,各类数据存在关联性不高、缺乏有效组织等问题,难以充分利用,无法为盾构法隧道数字化建设和工程数据的智能分析提供有效支撑。基于数据仓库,构建了数字盾构工程数据仓库分层架构,通过分析数字盾构工程应用主题,研究了数据建模方法,引入了孵化的思想,将数据仓库、数据建模、模型训练串联为范式流程,降低了数据准备响应时间。以沉降预测为例,通过对南京轨道交通10号线工程数据的应用,验证了基于数据仓库的数字盾构工程模型孵化的实用性,说明了数字盾构数据仓库对比原始数据模型的先进性。