基于长短期记忆神经网络的复合地层盾构姿态控制研究

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摘要：盾构机姿态的控制效果是影响盾构隧道施工质量的关键因素。目前，一些隧道仍然采用传统的几何方法来预测盾构姿态偏差的变化，未能考虑其他因素的影响。针对盾构姿态控制方法的不足，文章改进了一种基于深度学习模型的盾构姿态预测方法。该方法融合了邻近插值法、最大-最小归一化和长短期记忆神经网络等理论，对盾首水平偏差进行序列预测，从而提前判断盾构机姿态变化的趋势，以便及时作出正确调整。（剩余6703字）

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