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申请/专利权人：中铁隧道局集团有限公司;中南大学;中铁隧道集团三处有限公司;深圳大学

摘要：一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，涉及隧道工程领域，包括以下步骤，步骤一：数据收集和预处理，历史施工数据获取，数据预处理；步骤三：模型训练和评估，数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估；模型训练：使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，学习地质特征与盾构模式选择之间的关系；模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估模型的预测准确率、召回率指标；步骤四：模型应用和调优；步骤五：持续优化。本发明结合了机器学习技术，能够根据具体的地质信息和其他影响因素，自动推荐最佳的盾构模式。通过准确地选择盾构模式，可以提高施工效率，减少不必要的停机时间和模式切换时间，从而降低了整体施工周期。

主权项：1.一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一：数据收集和预处理地质数据收集：收集隧道施工区域的地质数据，包括地层类型、地质构造、地下水情况；历史施工数据获取：收集历史隧道施工数据，包括施工过程中的地质信息、盾构模式选择、安全性和施工效率；数据预处理：对收集到的地质数据和历史施工数据进行清洗、转换和标准化，以便于后续的分析和建模；步骤二：特征工程和模型构建特征提取：从地质数据和历史施工数据中提取特征，这些特征包括地层类型、地下水位、地质构造与盾构模式选择相关的信息；模型选择：根据特征的性质和数据规模，选择适合的机器学习模型进行建模；步骤三：模型训练和评估数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估；模型训练：使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，学习地质特征与盾构模式选择之间的关系；模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估模型的预测准确率、召回率指标；步骤四：模型应用和调优模型应用：将训练好的模型应用于实际隧道工程项目，根据地质数据和施工需求，预测最佳的盾构模式选择；实时监测和调整：建立实时地质变化监测系统，监测隧道施工过程中地质情况的变化，并根据监测结果及时调整模型参数，提高模型的预测精度；步骤五：持续优化模型持续优化：定期更新模型，结合新收集到的数据和实际施工经验，不断优化地质-掘进模式匹配算法，提高模型的准确性和实用性。

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