一种结合相关性分析与Transformer的盾构掘进参数预测模型

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摘要：掘进参数是隧道施工过程中的重要指标，对其进行预测在工程实践中具有重要价值。为解决标准Transformer模型在处理高维、含冗余信息的盾构掘进数据时可能出现的性能下降问题，本文提出一种优化策略：首先采用皮尔逊相关性分析筛选与目标掘进参数高度相关的特征变量，再将其作为输入送入Transformer模型进行预测。（剩余6273字）

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