一种基于深度学习的盾构隧道参数预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的盾构隧道参数预测方法及系统，涉及地质工程数据分析技术领域，包括采集盾构机动态工作参数，并生成点云矩阵；对点云矩阵中的三维坐标与多维属性信息进行位置编码和高频特征映射，生成标准化地质特征向量集合；构建物理仿真偏差模型，将地表沉降预测值输入物理仿真偏差模型，输出盾构隧道参数，并基于盾构隧道参数生成偏差分析报告；将调整后的模型参数应用于物理仿真偏差模型，通过迭代处理生成更新后的盾构隧道参数。本发明通过融合深度学习与物理仿真建模，实现了盾构隧道参数的高精度预测与动态优化。