基于CNN-LSTM算法的盾构掘进姿态智能预测

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针对盾构掘进过程中参数易变、轴线难以控制的问题，开发了一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的盾构机姿态预测模型（CNN-LSTM）。CNN-LSTM模型以盾构机历史掘进参数为输入，以未来姿态参数为输出，在成都地铁19号线某盾构区间进行验证。结果表明，所提出的CNN-LSTM模型能精确地预测盾构机的实时姿态参数，可辅助现场盾构机操作人员作出高效的施工决策。（剩余4190字）

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