基于改进混合神经网络的盾构管片浮升预测系统及方法

本申请公开一种基于改进混合神经网络的盾构管片浮升预测系统及方法，属于盾构隧道施工监测技术领域。系统含数据采集、处理、预测、融合、解释输出模块：采集模块实时获取施工与结构响应参数；处理模块经异常值剔除、归一化及主成分分析形成输入样本；预测模块中，XGBoost子模型用改进麻雀搜索算法优化超参数输出第一预测值，GRU‑SVM子模型捕捉时序特征输出第二预测值；融合模块以误差倒数加权法得最终浮升预测值；解释输出模块用SHAP算法算各参数边际贡献值。本申请兼顾预测精度、时效性与可解释性，为施工调控提供科学依据，适用于多工况盾构管片浮升监测。