基于混合深度学习的隧洞工程刀具磨损预测方法

本发明公开了基于混合深度学习的隧洞工程刀具磨损预测方法，包括以下步骤：步骤1、获取刀具每日磨损量，及每个掘进环的掘进参数和地质参数构建刀具磨损数据库；步骤2、对数据库中数据预处理，并形成多变量时序数据集；步骤3、采用滑动窗口在时序数据集上滑动切割，得到基础样本集；步骤4、对基础样本集中的基础样本采用时序保持型过采样增强，获得均衡数据集；步骤5、以掘进参数和地质参数作为输入，刀具异常磨损类型为输出，建立混合深度学习模型，该方法通过综合考虑掘进参数和地质参数，通过多参数融合，显著提高了异常磨损预测的准确性和可靠性。