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盾构掘进优质数据提取及在姿态控制中的应用
A Method of Selecting High Quality Data in Digging Process and Application in Attitude Control
【摘要】 为基于数据实现掘进过程自动化和实现自动纠偏进行数学建模,给出了一种优质训练集数据的提取方案,经分析论证,以偏差与偏差的变化率之积小于0为优质数据的判别条件是合理的。借助于优质数据进行机器学习建模,将得到的模型在盾构现场实际匹配上线测试,预报结果与实际结果有很好的吻合性。用混淆矩阵作度量测试预报结果 ,反映出具有较高的正确率,说明了以优质数据建模方法的有效性,可为类似的大数据建模优质数据寻取提供参考。
【基金】 国家重点研发计划(2018YFB1701404);国家重点研发计划(2020YFB1712100);中铁隧道局集团科技创新计划(隧研合2018-40)
- 【文献出处】 建筑机械化 ,Construction Mechanization , 编辑部邮箱 ,2021年11期
- 【分类号】U231.3;U455.43
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