基于LSTM神经网络的双模盾构盾尾间隙动态监测研究
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基于LSTM神经网络的双模盾构盾尾间隙动态监测研究

双模盾构可切换土压与泥水两种掘进模式,其工况切换过程与地层应力动态重分布效应,会引发盾尾间隙产生强 非线性时序波动。本文剖析盾尾间隙形成机理与双模工况下的影响参数,阐述 LSTM 网络的基础原理与适配优势,构建含工况 特征编码模块的五层优化 LSTM 模型,完成超参数初始化与训练机制设计,建立多维度模型评价指标体系。该模型可精准捕捉 间隙时序演变特征,有效适配土压、泥水模式及切换过渡期的动态监测需求,为双模盾构施工安全控制提供技术支撑。

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