CN115526096A - 盾构机施工掘进参数的预测方法、装置及可存储介质 - Google Patents

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CN115526096A CN202210978117.1A CN202210978117A CN115526096A CN 115526096 A CN115526096 A CN 115526096A CN 202210978117 A CN202210978117 A CN 202210978117A CN 115526096 A CN115526096 A CN 115526096A
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Abstract

本发明公开了一种盾构机施工掘进参数的预测方法、装置及可存储介质，涉及土木工程技术领域，其中方法包括以下步骤：获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对所述历史数据进行预处理后形成数据集，并将所述数据集划分为训练集及测试集；构建人工神经网络模型，利用所述训练集对所述人工神经网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行测试，得到测试结果；模拟待测盾构机的实际工作，得到对应的仿真掘进参数，并对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数；本发明可有效提高预测精度。

Description

盾构机施工掘进参数的预测方法、装置及可存储介质
技术领域
本发明涉及工程施工技术领域，具体涉及一种盾构机施工掘进参数的预测方法、装置及可存储介质。
背景技术
目前，盾构机全名叫盾构隧道掘进机，是一种隧道掘进的专用工程机械，具有开挖切削土体、输送土碴、拼装隧道衬砌、测量导向纠偏等功能。盾构机在施工过程中受外界影响的因素较多，且在作业过程中经常遇到特殊地质条件，而复杂的地层条件造成盾构机掘进参数存在非线性、时变性等不确定性因素。
但是，随着数据挖掘技术的发展，基于机器学习的掘进参数设定方法逐渐受到重视，虽然神经网络预测能够在一定程度上实现盾构机施工掘进参数的预测，但并未完整考虑实际盾构机后续需要施工地段的地质情况，导致后续盾构机在实际施工过程中无法直接使用该预测结果，存在预测结果精度较低、数据利用率低等问题。
因此，如何提供一种能够解决上述问题的盾构机施工掘进参数的预测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于：提供一种盾构机施工掘进参数的预测方法、装置及可存储介质，通过训练好的神经网络进行预测，得到预测结果的同时结合仿真盾构机模型以及仿真施工地质模型对预测结果进行测试，提高预测精度。
本发明中的解决技术问题采用如下技术方案：
一种盾构机施工掘进参数的预测方法，包括以下步骤：
获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对所述历史数据进行预处理后形成数据集，并将所述数据集划分为训练集及测试集；
构建人工神经网络模型，利用所述训练集对所述人工神经网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行测试，得到测试结果；
模拟待测盾构机的实际工作，得到对应的仿真掘进参数，并对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数。
本发明还存在以下技术特征：
对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数的具体过程过包括：
构建待测盾构机的仿真模型以及施工地段仿真模型，模拟待测盾构机作业，获取对应的仿真掘进参数；
计算所述测试结果与所述仿真掘进参数之间的平均绝对误差，当所述平均绝对误差小于等于预设阈值时，则直接采用所述测试结果。
还包括：
当所述平均绝对误差大于预设阈值时，则对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行加权处理，并利用所述待测盾构机仿真模型及所述施工地段仿真模型进行再次验证，当满足施工要求时则采用加权处理结果作为测试结果。
还包括：
在实际施工现场利用所述测试结果对所述待测盾构机进行参数设置，完成参数设置后预先设置实验距离进行试操作，同时实时采集所述待测盾构机的掘进参数，根据操作过程对所述掘进参数进行调整。
所述人工神经网络模型为LSTM神经网络与CNN神经网络的复合网络模型。
所述预处理的具体过程包括：
对所述历史数据进行剔除异常值以及标准化处理。
所述神经网络模型为LSTM与CNN的复合网络模型，并采用PSO算法对超参数进行优化，利用所述训练集对所述网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行测试，得到测试结果，具体步骤如下：
①数据前期异常值筛选降噪是数据分析的步骤，拉伊达准则又称为3σ准则，其以标准差偏差的三倍测量列作为取舍标准，适用于大量重复测量已经统计出标准误差σ或测量次数较多的情况，若ai为符合正态分布测量值，通过计算得到算数平均值a、标准偏差σ和残差m，若|ai-a|＞3σ，则ai可能存在误差，舍去；若|ai-a|≤3σ，则ai为正常值，可以保留；
②数据归一化可以消除极端值对神经网络的影响，采用以下公式对盾构原始数据集归一化至[0,1]之间：
Figure BDA0003799077220000021
式中xnor为归一化后的值，xmin为序列最小值，xmax为序列最大值；
③CNN是一种前馈神经网络，其包含了卷积与池化运算；其通过离散卷积运算实现高维数据的特征提取，并基于池化操作实现数据下采样；
Figure BDA0003799077220000031
Figure BDA0003799077220000032
式中xi,j为输入数据，mi,j为输出数据，
Figure BDA0003799077220000033
为卷积运算，Wq和bq分别为权值矩阵和偏执参数，o、p为卷积核大小尺寸，σ为sigmoid激活函数；
④长短时记忆神经网络(LSTM)为循环神经网络(RNN)的一种变体，通过引入不同的“门”机制，克服了传统RNN的梯度消失与***问题，传递公式如下：
ft＝σ(Wf[ht-1,Xt]+bf) (4)
it＝σ(Wi[ht-1,Xt]+bi) (5)
rt＝σ(Wr[ht-1,Xt]+br) (6)
Ct1＝tanh(Wc[ht-1,Xt]+bc) (7)
Figure BDA0003799077220000034
Figure BDA0003799077220000035
式中Wf，Wi，Wr，Wc均为权值矩阵，bf，bi，br，bc均为偏置参数，ht为在t时刻的输出值，σ为sigmoid激活函数，tanh为正切函数，Ct为单元t时刻状态更新后的值，Ct-1为单元t-1时刻状态，
Figure BDA0003799077220000036
为内积运算；
⑤粒子群算法属于进化算法的一种，其由随机初始设定的粒子出发，通过全局迭代来寻找最优解，步骤如下：在D维空间中存在由N个粒子组成的种群，记为Y＝(Y1，Y2，…，YN)，每个粒子在空间中的位置Yi记为(yi1，yi2，…，yiD),对应的速度Vi为(vi1，vi2，…，viD)，个体的局部最优解为Pi＝(pi1，pi2，…，piD)，种群的全局最优解为Qi＝(q1，q2，…，qD)，算法通过不断迭代更新粒子的速度和位置来实现全局最优解得搜索，更新公式为：
Figure BDA0003799077220000041
式中k为迭代次数，ω为惯性权重，表示粒子当前运动特性，η为[0，1]间的随机数，c1、c2为学习因子。
采用PSO算法对神经网络超参数进行优化，以预测准确度作为适应度函数，以寻求全局适应度值最小为目标，提高神经网络预测性能。其具体步骤如下：
(1)对PSO算法参数进行初始化；
(2)对所有粒子进行初始化，随机产生一系列超参数组合作为粒子的初始位置，并随机初始化粒子的速度，确定粒子位置与速度的最大最小范围；
(3)计算粒子的适应度值；
(4)依据粒子的适应度值大小对个体最优值和最优值进行更新，并依据式(10)对粒子的速度和位置进行同步更新；
(5)重复步骤(3)和(4)直至达到设定迭代值，输出此时的粒子位置为最优解。
一种盾构机施工掘进参数的预测装置，包括：
获取模块，用于获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对所述历史数据进行预处理后形成数据集，并将所述数据集划分为训练集及测试集；
构建模块，用于构建人工神经网络模型，利用所述训练集对所述人工神经网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行验证，得到测试结果；
融合模块，用于构建仿真施工模型以模拟待测盾构机的实际工作，得到对应仿真掘进参数，并对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数。
与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：该方法中首先获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对历史数据进行预处理后得到数据集，将数据集划分为训练集及测试集并利用训练集训练神经网络，通过训练好的神经网络进行预测，得到预测结果的同时结合仿真盾构机模型以及仿真施工地质模型对预测结果进行测试，提高预测精度，为操作人员提供更为全面和准确的分析与预测结果，辅助施工过程中的参数调节。
附图说明
图1是盾构机施工掘进参数预测方法的整体流程图；
图2是盾构机施工掘进参数预测方法的详细流程图；
图3是盾构机施工掘进参数预测装置的结构示意图；
图4是CNN核心图；
图5是LSTM神经元结构图。
具体实施方式
参照图1至图5，对本盾构机施工掘进参数的预测方法的特征详述如下：
其中待预测的盾构机施工掘进参数可以包括：刀盘扭矩、刀盘转速、推进速度、掘进模式、推进压力，具体包括以下步骤：
获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对历史数据进行预处理后形成数据集，并将数据集划分为训练集及测试集；
其中，施工掘进参数历史数据可以包括施工区地质参数、施工地段周边环境参数、最低推进速度、刀盘扭矩、刀盘转速、掘进模式、螺旋输送机扭矩、推进速度、推进压力等多个参数数据；
构建神经网络训练预测模型，利用训练集对模型进行训练，得到预测模型，利用测试集对预测模型进行测试，得到测试结果；
模拟待测盾构机的实际工作，得到对应的仿真掘进参数，并对测试结果与仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数。
具体的，完成神经网络模型进行训练，以及利用测试集对预测模型进行测试，得到测试结果的具体过程包括：
(1)搭建CNN-LSTM神经网络模型；
(2)输入数据为数据集中前50个的盾构机掘进参数历史数据，输出数据为下一时刻的盾构机施工掘进参数；
(3)模型在训练时采用梯度下降反向传播算法调整神经元的权值，优化器采用Adam优化器，并采用PSO算法对初始学习率、Dropout概率等超参数进行寻优，损失函数为MSE，当网络训练次数符合预设次数时则训练结束得到对应的预测模型；
(4)利用预测模型对盾构机掘进参数历史数据进行训练预测，得到对应的测试结果。
在一个具体的实施例中，对测试结果与仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数的具体过程过包括：
1.构建待测盾构机的仿真模型以及施工地段仿真模型，模拟待测盾构机作业，获取对应的仿真掘进参数，其中仿真模型可以利用Flac3d或者abaqus仿真软件实现；
2.计算测试结果与仿真掘进参数之间的平均绝对误差，当平均绝对误差小于等于预设阈值时，则采用测试结果。
在一个具体的实施例中，还包括：当平均绝对误差大于预设阈值时，则对测试结果与仿真掘进参数进行加权处理，并利用待测盾构机仿真模型及施工地段仿真模型进行再次验证，当满足施工要求时则采用加权处理结果作为测试结果。
在实际施工现场利用测试结果对待测盾构机进行参数设置，完成参数设置后预先设置实验距离进行试操作，同时实时采集待测盾构机的掘进参数，根据操作过程对掘进参数进行调整。
具体的，根据操作过程对掘进参数进行调整的具体过程可以包括：根据最终仿真验证的盾构掘进参数，如果掘进时现场监测变形实测值大于变形控制标准，那么提醒驾驶员调整掘进参数；如果实测变形值小于变形控制标准，则继续维持现有掘进参数。
在一个具体的实施例中，神经网络深度学习模型为CNN与LSTM的复合网络模型,具体算法参见附图2所示。
获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对所述历史数据进行预处理后形成数据集，并将所述数据集划分为训练集及测试集；
所述神经网络模型为LSTM与CNN的复合网络模型，并采用PSO算法对超参数进行优化。利用所述训练集对所述网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行测试，得到测试结果。具体步骤原理如下：
①数据前期异常值筛选降噪是数据分析的重要步骤。拉伊达准则又称为3σ准则，其以标准差偏差的三倍测量列作为取舍标准，适用于大量重复测量已经统计出标准误差σ或测量次数较多的情况。若ai为符合正态分布测量值，通过计算得到算数平均值a、标准偏差σ和残差m，若|ai-a|＞3σ，则ai可能存在误差，应当舍去；若|ai-a|≤3σ，则ai为正常值，可以保留。
②数据归一化可以消除极端值对神经网络的影响。采用以下公式对盾构原始数据集归一化至[0,1]之间：
Figure BDA0003799077220000061
式中xnor为归一化后的值，xmin为序列最小值，xmax为序列最大值。
③CNN是一种前馈神经网络，其包含了卷积与池化运算，网络结构如图4所示，其通过离散卷积运算实现高维数据的特征提取，并基于池化操作实现数据下采样。卷积过程如式(2)所示
Figure BDA0003799077220000071
Figure BDA0003799077220000072
式中xi,j为输入数据，mi,j为输出数据，
Figure BDA0003799077220000073
为卷积运算，Wq和bq分别为权值矩阵和偏执参数，o、p为卷积核大小尺寸，σ为sigmoid激活函数。
④长短时记忆神经网络(LSTM)为循环神经网络(RNN)的一种变体，通过引入不同的“门”机制，克服了传统RNN的梯度消失与***问题。其神经元结构图如图2所示，传递公式如下：
ft＝σ(Wf[ht-1,Xt]+bf) (4)
it＝σ(Wi[ht-1,Xt]+bi) (5)
rt＝σ(Wr[ht-1,Xt]+br) (6)
Ct1＝tanh(Wc[ht-1,Xt]+bc) (7)
Figure BDA0003799077220000074
Figure BDA0003799077220000075
式中Wf，Wi，Wr，Wc均为权值矩阵，bf，bi，br，bc均为偏置参数，ht为在t时刻的输出值，σ为sigmoid激活函数，tanh为正切函数，Ct为单元t时刻状态更新后的值，Ct-1为单元t-1时刻状态，
Figure BDA0003799077220000076
为内积运算。
⑤粒子群算法属于进化算法的一种，其由随机初始设定的粒子出发，通过全局迭代来寻找最优解。原理可简述为：在D维空间中存在由N个粒子组成的种群，记为Y＝(Y1，Y2，…，YN)，每个粒子在空间中的位置Yi记为(yi1，yi2，…，yiD),对应的速度Vi为(vi1，vi2，…，viD)，个体的局部最优解为Pi＝(pi1，pi2，…，piD)，种群的全局最优解为Qi＝(q1，q2，…，qD)，算法通过不断迭代更新粒子的速度和位置来实现全局最优解得搜索，更新公式为：
Figure BDA0003799077220000081
式中k为迭代次数，ω为惯性权重，表示粒子当前运动特性，η为[0，1]间的随机数，c1、c2为学习因子。采用PSO算法对神经网络超参数进行优化，以预测准确度作为适应度函数，以寻求全局适应度值最小为目标，提高神经网络预测性能。其具体步骤如下：
(1)对PSO算法参数进行初始化；
(2)对所有粒子进行初始化，随机产生一系列超参数组合作为粒子的初始位置，并随机初始化粒子的速度，确定粒子位置与速度的最大最小范围；
(3)计算粒子的适应度值；
(4)依据粒子的适应度值大小对个体最优值和最优值进行更新，并依据式(10)对粒子的速度和位置进行同步更新；
(5)重复步骤(3)和(4)直至达到设定迭代值，输出此时的粒子位置为最优解。
在采用上述神经网络预测过程中采用上一时刻的掘进参数，模拟待测盾构机的下一时刻掘进工作，得到对应的地层沉降，当地层沉降最大值不满足沉降控制标准时，适当微调仿真掘进参数，直至仿真计算结果满足规范沉降控制标准，并对所述测试结果与调整后的仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数。
对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数的具体过程过包括：
1.构建待测盾构机的仿真模型以及施工地段仿真模型，模拟待测盾构机作业，获取对应的仿真掘进参数；
2.计算所述测试结果与所述仿真掘进参数之间的平均绝对误差，当所述平均绝对误差小于等于预设阈值时，则直接采用所述测试结果。
3.当所述平均绝对误差大于预设阈值时，则对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行加权处理，并利用所述待测盾构机仿真模型及所述施工地段仿真模型进行再次验证，当满足施工要求时则采用加权处理结果作为测试结果。
4.在实际施工现场利用所述测试结果对所述待测盾构机进行参数设置，完成参数设置后预先设置实验距离进行试操作，同时实时采集所述待测盾构机的掘进参数，根据操作过程对所述掘进参数进行调整。
进一步，本发明还提供一种利用上述任一项所述的一种盾构机施工掘进参数的预测方法的预测装置，包括：
1.获取模块，用于获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对所述历史数据进行预处理后形成数据集，并将所述数据集划分为训练集及测试集；
2.构建模块，用于构建人工神经网络模型，利用所述训练集对所述人工神经网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行验证，得到测试结果；
3.融合模块，用于构建仿真施工模型以模拟待测盾构机的实际工作，得到对应仿真掘进参数，并对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数。
同时本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的盾构机施工掘进参数的预测方法。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种盾构机施工掘进参数的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对所述历史数据进行预处理后形成数据集，并将所述数据集划分为训练集及测试集；
构建人工神经网络模型，利用所述训练集对所述人工神经网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行测试，得到测试结果；
模拟待测盾构机的实际工作，得到对应的仿真掘进参数，并对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数。
2.根据权利要求1所述的盾构机施工掘进参数的预测方法，其特征在于：对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数的具体过程过包括：
构建待测盾构机的仿真模型以及施工地段仿真模型，模拟待测盾构机作业，获取对应的仿真掘进参数；
计算所述测试结果与所述仿真掘进参数之间的平均绝对误差，当所述平均绝对误差小于等于预设阈值时，则直接采用所述测试结果。
3.根据权利要求2所述的盾构机施工掘进参数的预测方法，其特征在于：还包括：
当所述平均绝对误差大于预设阈值时，则对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行加权处理，并利用所述待测盾构机仿真模型及所述施工地段仿真模型进行再次验证，当满足施工要求时则采用加权处理结果作为测试结果。
4.根据权利要求3所述的盾构机施工掘进参数的预测方法，其特征在于：
还包括：
在实际施工现场利用所述测试结果对所述待测盾构机进行参数设置，完成参数设置后预先设置实验距离进行试操作，同时实时采集所述待测盾构机的掘进参数，根据操作过程对所述掘进参数进行调整。
5.根据权利要求1所述的盾构机施工掘进参数的预测方法，其特征在于：所述人工神经网络模型为LSTM神经网络与CNN神经网络的复合网络模型。
6.根据权利要求1所述的盾构机施工掘进参数的预测方法，其特征在于：所述预处理的具体过程包括：
对所述历史数据进行剔除异常值以及标准化处理。
7.根据权利要求6所述的盾构机施工掘进参数的预测方法，其特征在于：
所述神经网络模型为LSTM与CNN的复合网络模型，并采用PSO算法对超参数进行优化，利用所述训练集对所述网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行测试，得到测试结果，具体步骤如下：
①数据前期异常值筛选降噪是数据分析的步骤，拉伊达准则又称为3σ准则，其以标准差偏差的三倍测量列作为取舍标准，适用于大量重复测量已经统计出标准误差σ或测量次数较多的情况，若ai为符合正态分布测量值，通过计算得到算数平均值a、标准偏差σ和残差m，若|ai-a|＞3σ，则ai可能存在误差，舍去；若|ai-a|≤3σ，则ai为正常值，可以保留；
②数据归一化可以消除极端值对神经网络的影响，采用以下公式对盾构原始数据集归一化至[0,1]之间：
Figure FDA0003799077210000021
式中xnor为归一化后的值，xmin为序列最小值，xmax为序列最大值；
③CNN是一种前馈神经网络，其包含了卷积与池化运算；其通过离散卷积运算实现高维数据的特征提取，并基于池化操作实现数据下采样；
Figure FDA0003799077210000022
Figure FDA0003799077210000023
式中xi,j为输入数据，mi,j为输出数据，
Figure FDA0003799077210000024
为卷积运算，Wq和bq分别为权值矩阵和偏执参数，o、p为卷积核大小尺寸，σ为sigmoid激活函数；
④长短时记忆神经网络(LSTM)为循环神经网络(RNN)的一种变体，通过引入不同的“门”机制，克服了传统RNN的梯度消失与***问题，传递公式如下：
ft＝σ(Wf[ht-1,Xt]+bf) (4)
it＝σ(Wi[ht-1,Xt]+bi) (5)
rt＝σ(Wr[ht-1,Xt]+br) (6)
Ct1＝tanh(Wc[ht-1,Xt]+bc) (7)
Figure FDA0003799077210000025
Figure FDA0003799077210000031
式中Wf，Wi，Wr，Wc均为权值矩阵，bf，bi，br，bc均为偏置参数，ht为在t时刻的输出值，σ为sigmoid激活函数，tanh为正切函数，Ct为单元t时刻状态更新后的值，Ct-1为单元t-1时刻状态，
Figure FDA0003799077210000032
为内积运算；
⑤粒子群算法属于进化算法的一种，其由随机初始设定的粒子出发，通过全局迭代来寻找最优解，步骤如下：在D维空间中存在由N个粒子组成的种群，记为Y＝(Y1，Y2，…，YN)，每个粒子在空间中的位置Yi记为(yi1，yi2，…，yiD),对应的速度Vi为(vi1，vi2，…，viD)，个体的局部最优解为Pi＝(pi1，pi2，…，piD)，种群的全局最优解为Qi＝(q1，q2，…，qD)，算法通过不断迭代更新粒子的速度和位置来实现全局最优解得搜索，更新公式为：
Figure FDA0003799077210000033
式中k为迭代次数，ω为惯性权重，表示粒子当前运动特性，η为[0，1]间的随机数，c1、c2为学习因子。
8.根据权利要求7所述的盾构机施工掘进参数的预测方法，其特征在于：采用PSO算法对神经网络超参数进行优化，以预测准确度作为适应度函数，以寻求全局适应度值最小为目标，提高神经网络预测性能。其具体步骤如下：
(1)对PSO算法参数进行初始化；
(2)对所有粒子进行初始化，随机产生一系列超参数组合作为粒子的初始位置，并随机初始化粒子的速度，确定粒子位置与速度的最大最小范围；
(3)计算粒子的适应度值；
(4)依据粒子的适应度值大小对个体最优值和最优值进行更新，并依据式(10)对粒子的速度和位置进行同步更新；
(5)重复步骤(3)和(4)直至达到设定迭代值，输出此时的粒子位置为最优解。
9.一种利用权利要求1至8任一项所述的盾构机施工掘进参数的预测方法的预测装置，其特征在于：包括：
获取模块，用于获取待测盾构机施工掘进参数历史数据，并对所述历史数据进行预处理后形成数据集，并将所述数据集划分为训练集及测试集；
构建模块，用于构建人工神经网络模型，利用所述训练集对所述人工神经网络模型进行训练，得到预测模型，利用所述测试集对所述预测模型进行验证，得到测试结果；
融合模块，用于构建仿真施工模型以模拟待测盾构机的实际工作，得到对应仿真掘进参数，并对所述测试结果与所述仿真掘进参数进行处理，得到最终的预测参数。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的盾构机施工掘进参数的预测方法。
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