CN115269567B - 一种基于机器学习的tbm新建工程数据增强方法 - Google Patents

一种基于机器学习的tbm新建工程数据增强方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法。该方法包括对历史工程和新建工程TBM循环段中关键破岩参数数据进行数据清洗；对历史工程清洗后的TBM关键破岩参数采用转换不变量进行转换；将经过转换不变量转换后的历史工程关键破岩数据和新建工程掘进初期的少量数据进行合并，统一到新建工程数据的框架下，得到数据增强后的新数据集；利用机器学习模型对所示新数据集进行训练，验证所述新数据集的准确性。本发明通过不变量转换，将不同工程的数据统一到同一个框架下进行数据增强，从而起到新建工程施工初期增加数据量的作用。

Description

一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法
技术领域
本发明涉及数据增强技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法。
背景技术
TBM(Tunnel Boring Machine，隧道掘进机)已经成为长大隧道掘进的利器。同时随着传感器技术的发展，一台TBM在掘进过程中会采集上百种信号，以引松工程TBM“永吉号”为例，该设备直径7.92m，以1Hz频率存储包含桩号、刀盘扭矩、刀盘推力、刀盘转速、推进速度和贯入度等在内的199列信号数据，至施工结束完备地记录了近八百天不同工况的施工数据，至掘进结束已经形成了200多亿条的大数据，给机器学习带来了便利。
根据TBM施工步骤，一个完整的循环段可以划分为空推段、上升段、稳定段和下降段，其中上升段和稳定段的数据至关重要，尤其是根据上升段和稳定段之间数据的相关性，利用上升段数据进行数据挖掘建立机器学习模型对稳定段的刀盘扭矩和刀盘推力的预测，分析与研究这些数据，可以实现操作参数的优化、围岩性质的判别、以及塌方预警等，从而实现TBM的辅助驾驶。但是在TBM新建工程掘进初期，尚未形成大数据，少量的数据导致机器学习模型的预测精度很低，无法用于正常指导施工建设，以引绰工程Ⅱ-5号支洞新建初期(1公里)为例，其循环掘进了777段，机器学习模型预测准确率仅为0.7，这在工程角度是无法接受的。
发明内容
本发明的实施例提供了一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法，以实现有效地增加TBM新建工程掘进初期的数据量。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法，包括：
对历史工程和新建工程TBM循环段中关键破岩参数数据进行数据清洗；
对历史工程清洗后的TBM关键破岩参数采用转换不变量进行转换；
将经过转换不变量转换后的历史工程关键破岩数据和新建工程掘进初期的少量数据进行合并，统一到新建工程数据的框架下，得到数据增强后的新数据集；
利用机器学习模型对所示新数据集进行训练，验证所述新数据集的准确性。
优选地，所述的对历史工程和新建工程TBM循环段中关键破岩参数数据进行数据清洗，包括：
基于TBM循环段划分工作，对历史工程和新建工程TBM循环段中上升段、稳定段的关键破岩参数数据进行数据清洗；
所述TBM关键破岩参数包括：刀盘推力(F)、刀盘扭矩(T)、刀盘转速(n)和推进速度(v)；
所述数据清洗工作包括：对异常值、空缺值进行处理，对持续时间小于设定时间的的循环段予以删除；
所述异常值处理为：对由推进油缸收缩导致的负值和传感器失灵导致的超高值，数据量为1，则由上下行数据均值替换；数据量≥1，则进行行间删除；
所述空缺值处理为：对由传感器失灵导致的采集失败的数据，数据量为1，则由上下行数据均值填充；数据量≥1，则进行行间删除。
优选地，所述的对历史工程清洗后的TBM关键破岩参数采用转换不变量进行转换，包括：
所述历史工程清洗后的数据集由上升段数据集和稳定段数据集组成；一个循环段数据的上升段数据和稳定段数据分布储存为CSV文件，上升段数据集由所有的循环段的上升段关键破岩参数数据CSV文件组成，稳定段数据集由所有的循环段的稳定段关键破岩参数数据CSV文件组成；
设置历史工程清洗后的TBM关键破岩参数的转换不变量包括：刀盘推力转换不变量
Figure BDA0003696336480000031
刀盘扭矩转换不变量
Figure BDA0003696336480000032
和刀盘转速转换不变量nV；
所述刀盘推力转换不变量
Figure BDA0003696336480000033
刀盘扭矩转换不变量
Figure BDA0003696336480000034
的计算过程包括：
(1)假定边刀、过渡滚刀和正滚刀与中心双联滚刀的额定承载力一致且刀具受力一致；
(2)假定边刀、过渡滚刀和正滚刀与中心双联滚刀的刀具尺寸相同；
(3)摩擦扭矩较小，可以忽略；
(4)刀具布置形式为同心圆布置，存在比例系数a。
单刀扭矩为刀具布置位置到刀盘中心的距离与刀具切向力
Figure BDA0003696336480000035
之积，则刀盘扭矩为各刀具总扭矩之和；刀盘推力为各刀具单刀推力之和：
Figure BDA0003696336480000036
Figure BDA0003696336480000037
其中：D为刀盘直径(m)，N为刀盘刀具数量，a为滚刀布局系数，di为第i把刀具距刀盘中心的距离。
按照以上假设，由式(1)与式(2)，进而可知：
Figure BDA0003696336480000038
Figure BDA0003696336480000039
历史工程和新建工程之间的刀盘扭矩和刀盘推力转换关系为：
Figure BDA00036963364800000310
Figure BDA00036963364800000311
其中，下角标1、2分别代表历史工程和新建工程；
对刀盘转速转换不变量nV的计算过程包括：
刀盘设计最大线速度计算：
Figure BDA0003696336480000041
式中：D为刀盘直径，m；n为刀盘转速，r/min；
历史工程和新建工程的最大线速度设计相同，则V1＝V2，进而可知：
Figure BDA0003696336480000042
化解得到历史工程和新建工程之间的刀盘转速n转换关系为：
Figure BDA0003696336480000043
优选地，所述的采用新建工程数据清洗后的数据训练机器学习模型，测试预测效果，包括：
新建工程清洗后的数据集由上升段数据集和稳定段数据集组成；一个循环段数据的上升段数据和稳定段数据分布储存为CSV，将新建工程清洗后的数据集输入到机器学习模型，对机器学习模型进行训练，利用训练好的机器学习模型预测TBM稳定段的刀盘扭矩和刀盘推力数据；
将所述新数据集输入到机器学习模型，对机器学习模型进行训练，利用训练好的机器学习模型预测TBM稳定段的刀盘扭矩和刀盘推力数据。
对比新建工程数据集的预测效果和新数据集的预测效果，根据对比结果测试经过数据增强后的新数据集的准确率，证明转换不变量的有效性。
优选地，所述的机器学习模型包括卷积神经网络CNN，上述机器学习模型训练，其中学习率lr设置为0.001，批次大小batchsize设置为45，迭代次数epochs设置为2000。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过不变量转换，将不同工程的数据统一到同一个框架下进行数据增强，从而增加TBM新建工程掘进初期的数据量。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种数据清理流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种数据清理的异常值示例图；
图4为本发明实施例提供的一种历史工程(引松工程IV标段)利用转换不变量进行数据转换示意图；
图5为本发明实施例提供的一种新建工程(引绰工程II-5支洞)数据CNN模型的刀盘扭矩和刀盘推力预测效果；
图6为本发明实施例提供的一种经过转换不变量转换数据增强作用后的CNN模型的刀盘扭矩和刀盘推力预测效果。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
实施例一
本发明实施例提供了一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法的处理流程如图1所示，包括如下的处理步骤：
步骤S1：基于TBM循环段划分工作，对历史工程和新建工程循环段中上升段、稳定段的关键破岩参数数据进行数据清洗。
所述TBM关键破岩参数包括：刀盘推力(F)、刀盘扭矩(T)、刀盘转速(n)和推进速度(v)；
所述数据清洗工作包括：对异常值、空缺值进行处理，对持续时间较短的循环段予以删除；
所述异常值处理为：对由推进油缸收缩导致的负值和传感器失灵导致的超高值，数据量为1，则由上下行数据均值替换；数据量≥1，则进行行间删除；
所述空缺值处理为：对由传感器失灵导致的采集失败的数据，数据量为1，则由上下行数据均值填充；数据量≥1，则进行行间删除；
所述持续时间较短的循环段为：对上升段或稳定段数据小于30s的进行删除，这些持续时间较短的循环段认为不是完整的循环掘进过程。
步骤S2：采用新建工程清洗后的数据集训练机器学习模型，测试在新建工程数据量不足的情况下的机器学习模型预测效果；
所述机器学习模型，在本发明中以CNN(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)为例；
所述新建工程清洗后的数据集由上升段数据集和稳定段数据集组成；一个循环段数据的上升段数据和稳定段数据分布储存为CSV(Comma-Separated Values，逗号分隔值)文件，上升段数据集由所有的循环段的上升段关键破岩参数数据CSV文件组成，稳定段数据集由所有的循环段的稳定段关键破岩参数数据CSV文件组成。
将所述新建工程清洗后的数据集输入到机器学习模型，对机器学习模型进行训练，利用训练好的机器学习模型预测TBM稳定段的刀盘扭矩和刀盘推力数据。该步骤的预测效果为新建工程少量数据情况下的预测效果。
步骤S3：对历史工程清洗后的数据集的TBM关键破岩参数采用转换不变量进行转换，从而可以统一到同一框架下进行分析；
所述历史工程清洗后的数据集由上升段数据集和稳定段数据集组成；一个循环段数据的上升段数据和稳定段数据分布储存为CSV文件，上升段数据集由所有的循环段的上升段关键破岩参数数据CSV文件组成，稳定段数据集由所有的循环段的稳定段关键破岩参数数据CSV文件组成。所述关键破岩参数的转换不变量为：刀盘推力转换不变量
Figure BDA0003696336480000081
刀盘扭矩转换不变量
Figure BDA0003696336480000082
和刀盘转速转换不变量nV；
步骤S3.1：对刀盘推力转换不变量
Figure BDA0003696336480000083
刀盘扭矩转换不变量
Figure BDA0003696336480000084
进行计算：
因中心刀数量较少，故TBM刀盘上的所有刀具可以看作同类型刀具，为方便计算，进一步做如下一些假设：
(1)假定边刀、过渡滚刀和正滚刀与中心双联滚刀的额定承载力一致且刀具受力一致；
(2)假定边刀、过渡滚刀和正滚刀与中心双联滚刀的刀具尺寸相同；
(3)摩擦扭矩较小，可以忽略；
(4)刀具布置形式为同心圆布置，存在比例系数a。
根据以上假设，单刀扭矩为刀具布置位置到刀盘中心的距离与刀具切向力
Figure BDA0003696336480000085
之积，则刀盘扭矩为各刀具总扭矩之和；刀盘推力为各刀具单刀推力之和：
Figure BDA0003696336480000086
Figure BDA0003696336480000087
其中：D为刀盘直径(m)，N为刀盘刀具数量，a为滚刀布局系数，di为第i把刀具距刀盘中心的距离。
按照以上假设，由式(1)与式(2)，进而可知：
Figure BDA0003696336480000088
Figure BDA0003696336480000089
如果围岩条件相同，可以认为
Figure BDA00036963364800000810
和
Figure BDA00036963364800000811
是定值，假定不同TBM设备的滚刀布局相同(即a值相同)因此不同工程，其刀盘扭矩和刀盘推力转换关系为：
Figure BDA00036963364800000812
Figure BDA00036963364800000813
其中，下角标1、2分别代表历史工程和新建工程，下同；
步骤S3.2：对刀盘转速转换不变量nV进行计算：
刀盘设计最大线速度计算：
Figure BDA0003696336480000091
式中：D为刀盘直径，m；n为刀盘转速，r/min。
最大线速度设计相同，则V1＝V2，进而可知：
Figure BDA0003696336480000092
化解得到历史工程和新建工程之间的刀盘转速n转换关系为：
Figure BDA0003696336480000093
步骤S3.3：推进速度受限于出渣能力，可认为无需转换；
步骤S4：将经过转换不变量转换后的历史工程关键破岩数据数据集和新建工程掘进初期的少量数据的数据集进行随机打乱合并，统一到新建工程数据的框架下，共同作为机器学习模型的新数据集。
所述新数据集，为将新建工程数据集和历史工程数据集的数据进行行间随机打乱，然后合并成为一个新数据集。
步骤S5：将所述新数据集输入到机器学习模型，对机器学习模型进行训练，利用训练好的机器学习模型预测TBM稳定段的刀盘扭矩和刀盘推力数据。
上述机器学习模型训练，其中学习率lr设置为0.001，批次大小batchsize设置为45，迭代次数epochs设置为2000。
步骤S6：对比步骤S2中新建工程数据集的预测效果和步骤S5中新数据集的预测效果，根据对比结果测试经过数据增强后的新数据集的准确率，证明转换不变量的有效性。
实施例二
以引松工程IV标段数据作为历史工程数据，引绰工程II-5支洞数据作为新建工程数据，以此为例，引松工程IV标段总计13844个循环段，引绰工程II-5支洞采用777个循环段。
图2为本发明实施例提供的一种数据清理流程示意图，图3为本发明实施例提供的一种数据清理的异常值示例图。首先对两个工程进行数据清洗，流程示意图如图2，对如图3所示的小于1s的异常值进行上下行均值替换。在本发明中采用CNN模型对清洗后的数据进行模型训练，新建工程(引绰工程II-5支洞)数据CNN模型的刀盘扭矩和刀盘推力预测效果如图5所示。
图4为本发明实施例提供的一种历史工程(引松工程IV标段)利用转换不变量进行数据转换示意图，将历史工程(引松工程IV标段)的关键破岩参数数据利用转换不变量进行转换，统一到新建工程(引绰工程II-5支洞)数据的框架下。
本发明实施例提供的一种经过转换不变量转换数据增强作用后的CNN模型的刀盘扭矩和刀盘推力预测效果如图6所示。将历史工程(引松工程IV标段)转换后的数据和新建工程(引绰工程II-5支洞)的数据进行合并；利用CNN机器学习模型对数据增强后的新的数据集进行测试。
在本发明实施例中，数据增强后的刀盘扭矩和刀盘推力的预测效果分别达到了0.97和0.95，相比较分别增加了0.31和0.18，效果增加显著，可以说明数据增强的效果是有效的，即在新建工程的建设初期，利用以往历史工程的数据可以提高机器学习模型的预测精度，从而更好的对TBM辅助驾驶提供指导作用。
综上所述，本发明实施例通过不变量转换，将不同工程的数据统一到同一个框架下进行数据增强，从而增加TBM新建工程掘进初期的数据量，以提高机器学习模型的精度，实现TBM辅助驾驶。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (4)

1.一种基于机器学习的TBM新建工程数据增强方法，其特征在于，包括：
对历史工程和新建工程TBM循环段中关键破岩参数数据进行数据清洗；
对历史工程清洗后的TBM关键破岩参数采用转换不变量进行转换；
将经过转换不变量转换后的历史工程关键破岩数据和新建工程掘进初期的少量数据进行合并，统一到新建工程数据的框架下，得到数据增强后的新数据集；
利用机器学习模型对所示新数据集进行训练，验证所述新数据集的准确性；
所述的对历史工程清洗后的TBM关键破岩参数采用转换不变量进行转换，包括：
所述历史工程清洗后的数据集由上升段数据集和稳定段数据集组成；一个循环段数据的上升段数据和稳定段数据分布储存为CSV文件，上升段数据集由所有的循环段的上升段关键破岩参数数据CSV文件组成，稳定段数据集由所有的循环段的稳定段关键破岩参数数据CSV文件组成；
设置历史工程清洗后的TBM关键破岩参数的转换不变量包括：刀盘推力转换不变量
Figure FDA0004074758820000011
刀盘扭矩转换不变量
Figure FDA0004074758820000012
和刀盘转速转换不变量nV；
所述刀盘推力转换不变量
Figure FDA0004074758820000013
刀盘扭矩转换不变量fr k的计算过程包括：
(1)假定边刀、过渡滚刀和正滚刀与中心双联滚刀的额定承载力一致且刀具受力一致；
(2)假定边刀、过渡滚刀和正滚刀与中心双联滚刀的刀具尺寸相同；
(3)摩擦扭矩较小，可以忽略；
(4)刀具布置形式为同心圆布置，存在比例系数a；
单刀扭矩为刀具布置位置到刀盘中心的距离与刀具切向力fr k之积，则刀盘扭矩为各刀具总扭矩之和；刀盘推力为各刀具单刀推力之和：
Figure FDA0004074758820000021
Figure FDA0004074758820000022
其中：D为刀盘直径(m)，N为刀盘刀具数量，a为滚刀布局系数，di为第i把刀具距刀盘中心的距离，T为刀盘扭矩，F为刀盘推力，
Figure FDA00040747588200000210
为滚刀切向力；
按照以上假设，由式(1)与式(2)，进而可知：
Figure FDA0004074758820000023
Figure FDA0004074758820000024
历史工程和新建工程之间的刀盘扭矩和刀盘推力转换关系为：
Figure FDA0004074758820000025
Figure FDA0004074758820000026
其中，下角标1、2分别代表历史工程和新建工程；
对刀盘转速转换不变量bV的计算过程包括：
刀盘设计最大线速度计算：
Figure FDA0004074758820000027
式中：D为刀盘直径，m；n为刀盘转速，r/min；
历史工程和新建工程的最大线速度设计相同，则V1＝V2，进而可知：
Figure FDA0004074758820000028
化解得到历史工程和新建工程之间的刀盘转速n转换关系为：
Figure FDA0004074758820000029
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对历史工程和新建工程TBM循环段中关键破岩参数数据进行数据清洗，包括：
基于TBM循环段划分工作，对历史工程和新建工程TBM循环段中上升段、稳定段的关键破岩参数数据进行数据清洗；
所述TBM关键破岩参数包括：刀盘推力(F)、刀盘扭矩(T)、刀盘转速(n)和推进速度(v)；
所述数据清洗工作包括：对异常值、空缺值进行处理，对持续时间小于设定时间的的循环段予以删除；
所述异常值处理为：对由推进油缸收缩导致的负值和传感器失灵导致的超高值，数据量为1，则由上下行数据均值替换；数据量≥1，则进行行间删除；
所述空缺值处理为：对由传感器失灵导致的采集失败的数据，数据量为1，则由上下行数据均值填充；数据量≥1，则进行行间删除。
3.根据权利要求1或者2所述的方法，其特征在于，所述的采用新建工程数据清洗后的数据训练机器学习模型，测试预测效果，包括：
新建工程清洗后的数据集由上升段数据集和稳定段数据集组成；一个循环段数据的上升段数据和稳定段数据分布储存为CSV，将新建工程清洗后的数据集输入到机器学习模型，对机器学习模型进行训练，利用训练好的机器学习模型预测TBM稳定段的刀盘扭矩和刀盘推力数据；
将所述新数据集输入到机器学习模型，对机器学习模型进行训练，利用训练好的机器学习模型预测TBM稳定段的刀盘扭矩和刀盘推力数据；
对比新建工程数据集的预测效果和新数据集的预测效果，根据对比结果测试经过数据增强后的新数据集的准确率，证明转换不变量的有效性。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的机器学习模型包括卷积神经网络CNN，上述机器学习模型训练，其中学习率lr设置为0.001，批次大小batchsize设置为45，迭代次数epochs设置为2000。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110852423A (zh) * 2019-11-12 2020-02-28 中铁工程装备集团有限公司 基于迁移学习的隧道掘进机掘进性能与控制参数预测方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200285787A1 (en) * 2018-10-31 2020-09-10 Dalian University Of Technology Vibration reduction optimization method for host system of tunnel boring machine
CN110244344A (zh) * 2019-06-05 2019-09-17 中南大学 一种基于深度学习的tbm超前地质预报方法
CN112733432B (zh) * 2020-12-22 2023-02-03 山东大学 一种tbm极端复杂地质条件下掘进控制方法及系统
CN114417697A (zh) * 2021-12-07 2022-04-29 山东大学 一种基于神经网络的tbm滚刀磨损实时预测方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110852423A (zh) * 2019-11-12 2020-02-28 中铁工程装备集团有限公司 基于迁移学习的隧道掘进机掘进性能与控制参数预测方法

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