基于泥水平衡盾构掘进参数的PSO-BP神经网络掘进地层识别模型研究

陈志鼎; 李小龙; 李广聪; 万山涛; 董亿

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231329

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基于泥水平衡盾构掘进参数的PSO-BP神经网络掘进地层识别模型研究

更新时间：2026-02-25

- 基于泥水平衡盾构掘进参数的PSO-BP神经网络掘进地层识别模型研究
- Issue 2, Pages: 67-71(2024)
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室
  2. 三峡大学水利与环境学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231329
  CLC： TP183;U455.43
- Published：2024
- 稿件说明：
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陈志鼎, 李小龙, 李广聪, et al. 基于泥水平衡盾构掘进参数的PSO-BP神经网络掘进地层识别模型研究[J]. 2024, (2): 67-71.
DOI：

陈志鼎, 李小龙, 李广聪, et al. 基于泥水平衡盾构掘进参数的PSO-BP神经网络掘进地层识别模型研究[J]. 2024, (2): 67-71. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231329.

摘要

为解决泥水平衡盾构机在掘进时无法准确地实时识别掘进地层的问题，以珠三角水资源配置工程为例，研究泥水平衡盾构机的盾构推力、掘进速度、刀盘转速、刀盘扭矩在不同地层下的变化规律，提出基于掘进参数的PSO-BP神经网络掘进地层识别方法，建立盾构推力、掘进速度、刀盘转速、刀盘扭矩4种掘进参数为输入集，地层编码为输出集的地层识别模型。工程数据的验证结果表明，该模型在珠三角水资源配置工程数据集上的掘进地层的识别准确率达99.07%

PSO-BP神经网络算法的识别准确率明显高于BP、RF、RBF、CNN等机械学习算法。

Abstract

关键词

Keywords

references

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