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第55卷第4期中南大学学报(自然科学版)Vol.55No.4
2024年4月JournalofCentralSouthUniversity(ScienceandTechnology)Apr.2024
DOI:10.11817/j.issn.1672-7207.2024.04.019
引用格式：丰土根,胡锦健,张箭.基于深度学习的超大直径盾构姿态预测研究[J].中南大学学报(自然科学版),2024,55(4):
1477−1491.
Citation:FENGTugen,HUJinjian,ZHANGJian.Researchonattitudepredictionofsuperlargediametershieldbasedondeep
learning[J].JournalofCentralSouthUniversity(ScienceandTechnology),2024,55(4):1477−1491.
基于深度学习的超大直径盾构姿态预测研究
丰土根，胡锦健，张箭
(河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室，江苏南京，210098)
摘要：传统的盾构姿态纠偏措施多是在盾构机实际轴线已经偏离设计轴线之后采取的被动控制措施，具有
一定的滞后性，而盾构姿态纠偏不及时会给施工过程和完成后的隧道本身带来严重的危害。为了准确预测
盾构姿态偏差，为提前纠偏提供决策支持，本文依托江阴—靖江长江隧道超大直径盾构施工项目，提出一
种基于CNN-EMD-LSTM的深度学习模型，该模型既能捕捉时间序列的维度特征和时变特征，又能提高盾
构姿态数据分解重构方法的预测精度；通过消融实验对CNN-EMD-LSTM模型中每个部分的重要性进行探
讨，并对CNN-EMD-LSTM模型在不同窗口长度、不同滑动步长下的预测效果进行对比。研究结果表明：
CNN-EMD-LSTM模型对超大直径盾构姿态的预测效果较好；可以通过调节不同推进区间的压力进行盾构
姿态纠偏；CNN-EMD-LSTM模型中各个部分按重要性从大到小排序依次为EMD、CNN、LSTM；窗口长
度过大或过小都会增大模型预测误差，而滑动步长越小模型的预测效果越好。
关键词：超大直径盾构；姿态预测；姿态纠偏；消融实验；CNN-EMD-LSTM
中图分类号：U459文献标志码：A开放科学(资源服务)标识码(OSID)
文章编号：1672-7207（2024）04-1477-15
Researchonattitudepredictionofsuperlargediametershield
basedondeeplearning
FENGTugen,HUJinjian,ZHANGJian
(KeyLaboratoryforGeotechnicalEngineeringofMinistryofWaterResource,HohaiUniversity,
Nanjing210098,China)
Abstract:Thetraditionalattitudecorrectionmeasureoftheshieldmachineismostlyapassivecontrolmeasure
takenaftertheactualaxisoftheshi
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