一种基于Informer架构的盾构掘进参数预测方法

本发明涉及隧道掘进参数预测技术领域，提出了一种基于Informer架构的盾构掘进参数预测方法，本发明提出了基于数据统计特征自适应选择最优小波基函数及最优分解层数的小波去噪方法，该自适应机制能够根据输入数据的信噪比和能量分布特征，自动从候选小波基函数库中挑选与当前数据噪声特征最为匹配的小波基函数及分解层数，从而实现最优的去噪效果；在稀疏自注意力模块中采用基于先验知识引导的自适应采样策略替代传统随机采样，在蒸馏层中引入自适应强度最大池化；本发明提取不同蒸馏层的多尺度特征图并通过可学习的动态权重进行融合，提升了总推力和刀盘扭矩的预测精度，为盾构施工现场的实时参数调整提供了可靠的数据支撑。