基于“MGRU-Sobol”盾構(gòu)掘進豎向位姿預測研究

基于“MGRU-Sobol”盾構(gòu)掘進豎向位姿預測研究基于“MGRU-Sobol”盾構(gòu)掘進豎向位姿預測研究

摘要：

隨著城市地下空間建設的快速發(fā)展，盾構(gòu)機的使用在地下構(gòu)筑物的建設中變得越來越重要。然而，盾構(gòu)機掘進過程中的位姿預測一直是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。為了解決這個問題，本文提出了一種基于“MGRU-Sobol”的深度學習模型，用于盾構(gòu)機豎向位姿的預測。實驗結(jié)果表明，該模型在預測盾構(gòu)機位姿方面具有較好的性能和準確性。

1.引言

盾構(gòu)機作為一種高效的地下掘進工具，廣泛應用于城市地下交通、供水、排水等領域。然而，由于地下環(huán)境復雜且不可見，盾構(gòu)機在掘進過程中容易受到地質(zhì)條件的影響，導致位姿預測困難。因此，提高位姿預測的準確性對于盾構(gòu)機的控制和管理至關重要。

2.盾構(gòu)機位姿預測方法的研究現(xiàn)狀

目前，盾構(gòu)機位姿預測方法主要包括傳統(tǒng)方法和基于深度學習的方法。傳統(tǒng)方法主要依賴于數(shù)學模型和物理模型來預測盾構(gòu)機的位姿，但由于地下環(huán)境的復雜性和變化性，傳統(tǒng)方法往往無法滿足實際需求。近年來，基于深度學習的方法逐漸受到關注，因為深度學習可以通過學習大量數(shù)據(jù)來建立模型，從而提高位姿預測的準確性。

3.“MGRU-Sobol”模型介紹

本文提出了一種基于“MGRU-Sobol”的深度學習模型用于盾構(gòu)機豎向位姿預測。該模型結(jié)合了多層門控循環(huán)單元（MGRU）和Sobol序列，以提高位姿預測的精度和穩(wěn)定性。MGRU能夠有效地捕捉時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢，而Sobol序列可以提供更好的采樣和隨機性。通過將兩者結(jié)合，模型可以更準確地預測盾構(gòu)機的豎向位姿。

4.模型實驗與分析

為了驗證“MGRU-Sobol”模型的性能，我們使用了包含大量盾構(gòu)機位姿數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進行訓練和測試。實驗結(jié)果表明，該模型在位姿預測方面具有較高的準確性和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)方法相比，該模型可以顯著提高盾構(gòu)機位姿預測的精度和可靠性。

5.結(jié)論和展望

本文提出了一種基于“MGRU-Sobol”的深度學習模型，用于盾構(gòu)機豎向位姿的預測。實驗結(jié)果表明，該模型在預測盾構(gòu)機位姿方面具有較好的性能和準確性。未來的研究可以進一步探索其他深度學習模型和數(shù)據(jù)采樣方法，以進一步提高盾構(gòu)機位姿預測的準確性和魯棒性。

關鍵詞：盾構(gòu)機；位姿預測；深度學習；MGRU-Sobo本研究提出了一種基于"MGRU-Sobol"的深度學習模型，用于盾構(gòu)機豎向位姿的預測。實驗結(jié)果表明，該模型具有較高的準確性和穩(wěn)定性，相較于傳統(tǒng)方法，能夠顯著提高盾構(gòu)機位姿預測的精度和可靠性。這表明MGRU-Sobol模型在盾構(gòu)機工程中具有重要的應用潛力。

然而，本研究仍然存在一些限制。首先，我們僅使用了特定的數(shù)據(jù)集進行實驗，因此需要在更廣泛的數(shù)據(jù)集上進行驗證。其次，我們只使用了MGRU和Sobol序列作為深度學習模型的組成部分，未來的研究可以探索其他深度學習模型和數(shù)據(jù)采樣方法，以進一步提高位姿預測的準確性和魯棒性。

綜上所述，本研究為盾構(gòu)機位