基于混合深度學(xué)習(xí)方法的大直徑泥水盾構(gòu)隧道掌子面壓力預(yù)測研究

摘要： 為提高盾構(gòu)模型預(yù)測性能,以武漢長江隧道大直徑泥水盾構(gòu)隧道工程為背景和數(shù)據(jù)來源,基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GCN)和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)構(gòu)建掌子面壓力預(yù)測模型,利用貝葉斯優(yōu)化算法(BO)對預(yù)測模型的關(guān)鍵超參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。采用SHAP方法對預(yù)測模型進(jìn)行全局解釋,計算每個輸入?yún)?shù)對預(yù)測目標(biāo)的Shapley值,提高模型的解釋度和透明度。研究結(jié)果表明:1)所提出的BO-GCN-LSTM方法... （共9頁）