基于集成Dropout-DNN模型的盾构掘进速度预测方法

为了提升土压平衡盾构机的掘进速度预测精度,提出一种集成Dropout-DNN模型的盾构掘进速度预测方法。依据济南地铁R1线盾构隧道段工况数据,将数据集划分为五份,并选取刀盘转速、刀盘扭矩、总推进力、螺机转速、土仓压力这五个参数为输入参数,分别建立了五个Dropout-DNN模型并进行集成实现了盾构掘进速度的预测,进一步对不同的预测方法进行了对比分析。研究结果表明：各Dropout-DNN模型预测精度具有一定的差异性但基本良好,其决定系数均大于0.6、平均绝对百分误差均小于10%,而集成的Dropout-DNN模型决定系数为0.695、平均绝对百分误差小于5%,可见集成模型预测精度较高;基于BP神经网络、DNN模型实现的盾构掘进速度预测模型其决定系数分别为0.502、0.566,可见提出的集成Dropout-DNN模型预测精度提升明显。