TBM掘进参数的滚动时间窗最小二乘支持向量机模型预测
TBM掘进过程中掘进参数的设置是装备安全稳定高效掘进的关键.施工数据中蕴含的待挖掘的施工人员操作经验.由于人工经验以及施工过程中复杂不确定性因素的影响,利用普通数据建模方法如最小二乘支持向量机(LS-SVM)难以适合时变系统.本文提出基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机建模方法,该方法利用滚动时间窗内的数据优化建模,模型随着时间窗的滚动在线更新,并对滚动时间窗内的数据分配不同权值以充分利用数据信息.将滚动时间长的LS-SVM方法应用于TBM掘进参数预测建模,结果表明,该方法具有更好的预测精度,从而验证了基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机算法适用于TBM掘进参数预测问题.
隧道工程 掘进机 支持向量机 最小二乘法 滚动时间窗
赵亚琪 王景成 王鸿源
上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海 200240
国内会议
长春
中文
70-75
2016-09-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)