基于TBM破岩数据的岩体条件深度学习表征方法

Deep Learning Characterization Method of Rock Mass Conditions Based on TBM Rock Breaking Data

摘要

基于TBM施工数据进行围岩感知对保障TBM施工安全、提高施工效率至关重要，其中TBM掘进参数预测的准确率是检验围岩感知效果的重要依据.为此，以吉林引松工程TBM四标段为研究对象，选取TBM上升段破岩数据为输入特征X1，选择两个施工控制参数（刀盘转速和推进速度）为输入特征X2，构建卷积神经网络机器学习模型，对TBM掘进响应参数Y（刀盘扭矩和总推力）进行预测.按照学习对象的不同，分别构建了只学习稳定段掘进响应行为的点预测模型和同时学习上升段和稳定段掘进响应行为的线预测模型，结果表明：点预测模型无法描述控制参数对掘进响应参数的影响；线预测模型虽然可以描述控制参数对掘进响应参数的影响，但是对稳定段的掘进响应预测数值偏低.考虑到上述局限性的原因是稳定段行为样本数量只占总样本数量的9%，提出了一种通过调节损失函数的方法来提高稳定段行为样本的权重，显著提高了线预测模型的预测精度.改进后的结果表明：在TBM掘进参数预测中，应对整个掘进段的行为进行学习，并提高稳定段行为的权重，以便获得高精度的掘进响应参数预测模型.获得的模型能够为进一步的围岩感知和控制参数优化提供基础.

关键词

TBM掘进响应参数 / 卷积神经网络 / 控制参数 / 线预测模型 / 权重 / 工程地质

Key words

TBM tunnelling response parameter / convolutional neural network / control parameter / line prediction model / weight / engineering geology

0 引言

长大隧洞广泛分布于大型及特大型水利、交通、矿山工程，作为工程建设的主体，长大隧洞建设安全至关重要.与常规钻爆法相比，全断面隧道掘进机（Tunnel Boring Machine，TBM）具有施工速率快、围岩扰动小且生态干扰小等优点（周红等，2009；Sun et al.，2018），在隧道工程建设中发挥着越来越重要的作用（钱七虎等，2002；荆留杰等，2016）.随着TBM的不断发展与应用，TBM的安全掘进与智能施工成为现如今国内外学者研究的重点内容.

随着新一代传感和信息技术的快速发展，TBM已经实现了破岩过程中关键数据的采集和存储（Chmelina et al.，2013；李凤远和韩伟峰，2018；于太彰等，2018；徐剑安等，2020）.这些实时采集的TBM数据给掌子面围岩条件感知带来了新的契机（洪开荣和冯欢欢，2021）.TBM施工掘进过程实际上可看作大型岩石切削扭剪实验（蒋喆，2014；Chen et al.，2021）.当岩体完整性较好时，TBM需要较大的力才能够压碎和切削岩体，实现有效破岩；当岩体较为软弱破碎时，TBM只需要较小的力就可以压碎和切削岩体.因此，基于TBM掘进数据进行围岩条件感知具有理论可行性.然而，由于TBM施工掘进过程中的影响因素众多、破岩过程过于复杂，目前的TBM破岩理论模型、物理模型和数值模拟模型均和实际情况相距甚远，难以用于TBM实际施工过程的定量分析.因此，基于破岩模型这种人类知识进行围岩条件感知存在极大的困难.

近些年，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习方法已应用在土木工程的各个领域（Chen et al.， 2021；郝慧珍等，2021；王德涛和陈国雄，2022）.TBM掘进参数反映了岩‒机交互的重要信息，在施工中利用掘进参数快速建立预测模型对TBM安全掘进与智能施工意义重大：Wang et al.（2021）分别采用上升段刀盘推力‒贯入度、刀盘扭矩‒贯入度的拟合系数来预测稳定段总推力和刀盘扭矩，取得了较好的预测效果；Guo et al.（2021）以上升段30 s的刀盘转速、刀盘速度等10 个掘进参数作为输入，基于LSTM建立了稳定段刀盘扭矩和总推力的预测模型；赵光祖等（2020）根据引松工程现场180 个桩号的机器参数和岩体参数，基于BP神经网络和超参优化算法，建立了净掘进速率预测模型.张哲铭等（2021）采用上升段30 s的刀盘转速、刀盘扭矩、总推力、推进速度作为输入，分别以稳定段的刀盘转速、刀盘扭矩、总推力、推进速度作为输出，建立了4 个预测模型，模型预测效果理想.朱梦琦等（2020）采用上升段前30 s总推力、刀盘功率、刀盘扭矩、推进速度、刀盘速度和刀盘转速的均值和方差作为输入，预测稳定段刀盘扭矩和总推力的平均值.侯少康等（2020）基于改进粒子群算法优化的神经网络（IPSO-BP）建立了TBM掘进参数预测模型，并通过与BP和IPSO-BP模型进行对比，验证了混合模型的优势.

以上研究表明机器学习方法在TBM掘进参数预测方面具有广阔的发展空间，但现有研究存在一定局限性：现阶段的掘进参数预测模型大多是预测稳定段的掘进参数，对TBM平稳掘进时的掘进参数预测效果较好，但未考虑围岩条件发生变化或TBM司机改变刀盘转速n或推进速度v的情况，导致泛化能力低.

针对以上局限，本文从知识驱动的角度对机器学习模型的预测效果进行评估，即以预测模型能否反映TBM司机主动控制参数的影响为标准，对机器学习模型中的输入特征和预测对象进行比选，从而得到最优的围岩条件表征模型.

1 数据预处理

1.1　数据介绍

在973 项目“TBM安全高效掘进全过程信息化智能控制与支撑软件基础研究”的支持下，中铁装备集团有限公司在引松工程TBM四标段的掘进过程中采集了海量的高质量施工数据，并收集了相应的地质数据.该标段起始桩号为71+476.5 m，结束桩号为51+705 m，全长19.77 km.其中钻爆段长度为2 283 m，TBM掘进段长度为17 488 m.TBM掘进起止时间928 d，扣除钻爆段步进、检修及不良地质停机时间，有效掘进天数为728 d.设备运行数据按秒采集，以天为储存单元，记录了包括刀盘扭矩、总推力、刀盘转速、推进速度、贯入度等在内的199类数据，得到了40.8 亿组有效数据（刘欢，2021）.

TBM在破岩过程中，主要利用推力系统提供的总推力F和刀盘系统提供的刀盘扭矩T进行岩体侵入和破碎.TBM破岩大致分为2个阶段：首先在总推力F的作用下，刀盘上的滚刀侵入岩石并连续滚压掌子面，在刀尖下和刀具侧面形成高压力压碎区，这时岩体内部产生微裂纹并扩展，从而导致隧道掌子面上产生破碎岩体；随后在刀盘扭矩T的作用下，滚刀随刀盘一起转旋，相邻刀具之间的岩石裂纹逐步扩展并互相融合，形成较大的切削岩块，实现破岩（刘志杰，2009）.在TBM破岩过程中，有4个参数与岩石密切相关：刀盘转速n （r/min）、推进速度v （mm/min）、刀盘扭矩T （kN·m）和总推力F （kN）.

如表1所示，刀盘转速n和推进速度v是由TBM司机设定，属于施工控制参数；刀盘扭矩T和总推力F由控制参数的调整得到，属于掘进响应参数.

本文以王双敬等（2022）提出的数据前处理方法进行数据前处理，将数据划分为空推段、上升段、稳定段、下降段这4个阶段，各阶段的数据特征如图1所示.

（1）空推段：此阶段的刀盘向前推进并逐渐靠近岩体，由于刀盘未受到破岩阻力，因此该阶段所包含的信息很少.

（2）上升段：刀盘开始接触掌子面前方岩体并实现破岩，TBM司机不断设定并调整控制参数，在此阶段，司机会逐渐增大刀盘的推进速度，随着推进速度的增加，破岩阻力（主要是刀盘扭矩和总推力）也逐步增大.这个阶段的施工数据非常丰富.

（3）稳定段：TBM施工掘进参数，如推进速度、刀盘转速、刀盘扭矩、总推力等趋于稳定，在此过程中，司机会根据经验调整控制参数.

（4）下降段：在这个阶段，循环掘进达到推进油缸行程，需停机换步，此阶段总推力、刀盘扭矩、推进速度、刀盘转速等开始急剧下降直到为零.

在上述各阶段中，上升段数据可以反映围岩性质，对稳定段的掘进参数预测具有重要意义，故本文采用上升段和稳定段的数据进行研究.

1.2　数据预处理

引松工程中TBM的施工过程划分为13 884 个掘进循环段.这些循环段中，由于人工操作、围岩条件突变或设备故障等原因，设备采集的数据存在缺失、异常等问题.为了消除数据异常带来的误差，本文采用“ \mathrm{3} \sigma准则”对上升段的异常值进行识别和删除，并且将贯入度小于2及贯入度大于15的数据剔除；对于稳定段数据，将贯入度小于2及贯入度大于18的数据剔除.

进行上述数据预处理后，在引松工程划分的13 884个循环段中，以上升段时长大于50 s为依据，共选取10 815个循环段作为完整数据集.

2 基于卷积神经网络(CNN)的岩体特征深度学习表示

2.1　卷积神经网络(CNN)简介

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习代表算法之一，在计算机视觉、目标检测、自然语言处理等领域被广泛应用（高君宇等，2016；卢宏涛和张秦川，2016；张顺等，2019）.在计算机技术的发展历程中，出现了诸如LeNet、AlexNet、GoogLeNet等经典神经网络（严春满和王铖，2021）.

CNN的基本结构由输入层、卷积层、池化层、全连接层及输出层构成，如图2所示，其主要的三大结构为卷积层、池化层和全连接层.网络的设置方式是卷积层和池化层交替设置，即一层卷积层连接一层池化层，池化层后又设置一层卷积层，依此类推.卷积层与池化层的组合，形成多个卷积组来逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成回归、分类等目的（陈超和齐峰，2019）.CNN所采用的局部连接和权值共享，一方面通过减少权值的数量来降低模型的复杂程度，使得网络较其他传统的神经网络更易于训练，另一方面还降低了过拟合的发生概率.

CNN在图像识别领域取得了较大的成功，该网络将数据以矩阵的形式输入，通过卷积核不断实现对高维数据的降维，从而便于抽取和分析特征，通过添加全连接层，实现明确的输出，从而建立起输入特征和输出的关系.在TBM掘进过程中得到的时序数据（上升段的数据）和图片数据具有一定的相似性，鉴于CNN在图像识别领域的卓越表现，本文采用CNN进行岩体特征深度学习表示.

2.2　基于CNN的岩体特征深度学习表示和掘进响应行为预测模型构建

本文利用上升段的破岩数据作为输入特征（X1），然后结合施工控制参数（X2），对掘进响应参数（Y）进行预测.具体的输入特征和输出标签汇总如表2所示.掘进响应行为预测模型的输入特征和输出标签如下：

（1）输入特征X1为上升段TBM破岩数据.这部分数据以矩阵的形式存储，用于反映现场的岩体条件.

（2）输入特征X2为施工控制参数：刀盘转速n、推进速度v.

（3）输出标签为掘进响应参数：刀盘扭矩T、总推力F.

将上升段选取的包含围岩条件的数据（时长×参数个数×1形状的矩阵）和两个施工控制参数（刀盘转速n和推进速度v）传输进入该卷积深度神经网络中，通过卷积核交替作用，最终预测出对应的掘进响应参数（刀盘扭矩T和总推力F）.图3所示的网络结构全连接层以前的内容即为岩体特征深度学习表示，其用途是基于TBM破岩数据X1提取其中所包含的围岩条件信息.

2.3　模型评价指标

为了检验模型的训练效果，本文采用2个评价指标对模型的预测效果进行评价：

（1）平均绝对百分误差（MAPE）. 衡量预测准确性的统计指标，可以反映实际误差的大小，是百分比值，一般认为MAPE小于10%时，预测精度较高.计算公式如下：

\mathrm{M} \mathrm{A} \mathrm{P} \mathrm{E} = \frac{\mathrm{1}}{m} \times {\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m} \frac{\left|y_i-{\widehat{y}}_i\right|}{y_i} .（1）

（2）拟合优度（R²）：R²最大值为1.R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差.计算公式如下：

R^{\mathrm{2}} = \mathrm{1} - \frac{{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m}\left(y_i-{\widehat{y}}_i\right)}^{\mathrm{2}}}{{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m}\left(y_i-\overline{y}\right)}^{\mathrm{2}}} .（2）

式（1）和式（2）中， m是样本数目； y_i是第 i个样本的真实值； \widehat{y_i}是第 i个样本的预测值； \overline{y}是样本的平均值.

3 岩体特征深度学习表示

3.1　包含岩体条件信息的输入特征X1

TBM掘进过程中，如果司机改变控制参数（刀盘转速n和推进速度v），则系统采集到的响应参数（总推力F和刀盘扭矩T）也会随之改变.在不同围岩条件下，总推力F和刀盘扭矩T的数值差别很大.围岩条件和控制参数n、v共同决定了刀盘扭矩T和总推力F的响应.这4个参数的内在关系不仅能够直观地反映围岩条件，而且能够大幅度减小TBM数据的维度，用于深度学习模型的构建.因此在本文中，随机选取上升段30 s的刀盘扭矩T、总推力F、刀盘转速n、推进速度v作为输入特征X1，如表3所示.

3.2　输入特征X2和预测对象Y的比选方案

在机器学习中，预测对象不同，则获得的模型

不同.因此改变掘进响应行为的预测对象时，将获得不同的机器学习模型和岩体条件深度学习表征结果.表4为输入特征X2和预测对象Y的比选方案，其中方案①只采用稳定段的掘进行为进行模型训练，X2为施工控制参数，即刀盘转速和推进速度，预测对象为掘进响应参数，即刀盘扭矩和总推力；方案②除了采用稳定段的掘进行为进行训练外，还使用上升段的掘进行为进行训练.可以看出，方案①仅对一个点进行预测，因此将其称之为点预测模型；方案②对11个点构成的线进行预测，后文将其称之为线预测模型.线预测模型与点预测模型的算法结构相同，只是训练集样本增多，是点预测模型训练样本的11倍.

由于输入参数具有不同的量纲，会影响数据分析的结果.为了消除该影响，保证数据指标之间的可比性，需要对样本数据进行标准化预处理，具体方式是，输入参数分别减去均值并除以标准差，处理成一个均值为0，方差为1的标准正态分布：

，（3）

式中： x^{*}是标准化后的值； x是原始值； x_u是原始数据的平均值； x_{std}是原始数据的标准差.

数据经过标准化处理后，各指标处于同一数量级，适于综合对比评价.

3.3　岩体特征深度学习表示模型

基于表3、表4给出的输入特征X1、输入特征X2和预测对象Y的比选方案，本文的岩体特征深度学习表示模型可分为2种：

（1）点预测模型，即采用输入特征X1，结合稳定段输入特征X2的平均值，预测稳定段输出标签Y的平均值；

（2）线预测模型，即采用输入特征X1，分别结合稳定段输入特征X2的平均值以及上升段数据按速度大小划分为10个区间，每个区间输入特征X2的平均值，预测稳定段输出标签Y的平均值和10个区间中每个区间输出标签Y的平均值.

本文基于深度学习框架Pytorch进行模型搭建，采用Pycharm软件进行训练.

4 岩体特征深度学习表示效果评估

4.1　模型预测效果评估方法

为了评估模型的预测效果和泛化能力，采用两种验证集来进行模型效果的评估：

（1）考虑控制参数影响的验证集A.围岩条件和控制参数是决定掘进响应行为的2个主要影响因素.现场TBM的掘进响应参数（刀盘扭矩和总推力）会随着控制参数（刀盘转速和推进速度）的改变而改变，因此理想的掘进响应参数预测模型应该能描述该现象.为了考察机器学习模型是否具有这种能力，选择图4所示的掘进段来构建考虑控制参数影响的验证集A.

如图4中掘进段所示，TBM司机在掘进过程中对控制参数进行了改变，即在相同的围岩中，采用了2种以上的控制参数进行了掘进，掘进响应参数随之改变.我们将这样的掘进过程定义为“台阶状”掘进段.

图4所示的“台阶状”掘进段共进行了2次推进速度v的调整，导致其掘进过程包含3个稳定的掘进段（图4中的稳定段①②③）.因此可以将该掘进段看作3个不同的样本.其具体的用法如下：样本1：取图4上升段破岩数据为X1，稳定段①的控制参数为X2，对应的掘进响应参数为Y；样本2：取图4上升段破岩数据为X1，稳定段②的控制参数为X2，对应的掘进响应参数为Y；样本3：取图4上升段破岩数据为X1，稳定段③的控制参数为X2，对应的掘进响应参数为Y.

为了评估机器学习模型能否描述控制参数对响应参数的影响，人工挑选了75个“台阶状”掘进段，按照上述方法获得了180个这样的样本，形成了考虑控制参数影响的验证集A.

（2）验证集B和训练集C. 在原始数据集中剔除验证集A的数据，然后按照机器学习的常用模型效果评估方法，随机挑选80%形成训练集C，进行模型的训练，其余20%形成验证集B，用于检验模型的预测效果.具体的样本数量见表5.

4.2　模型预测效果比较

将构建的点预测模型和线预测模型分别在验证集B上进行检验，从各模型的预测效果（表6）可知，点预测模型中，刀盘扭矩和总推力拟合优度分别为0.927和0.932，二者的平均绝对百分误差均在6%以内，预测效果良好（图5）.在线预测模型中，刀盘扭矩T和总推力F的预测效果均不及点预测模型.

通过分析图6的线预测模型的预测结果，线预测模型的预测结果普遍小于实测值.造成这一现象的原因在于，线预测模型学习了上升段的行为，其训练样本中扭矩、推力以低值为主，因此造成线预测模型预测稳定段行为时，其预测结果数值偏低，预测精度下降.该问题在第5节进行深入研究.

4.3　考虑控制参数影响的岩体特征深度学习表示效果

理想的掘进响应预测模型应能描述控制参数对掘进响应的影响，即在不同的控制参数条件下，能够给出高精度的掘进响应预测结果.为此，采用包含控制参数变化影响的验证集A来评估机器学习模型是否能够描述控制参数对掘进响应的影响.

点预测模型和线预测模型在验证集A上的预测结果见表7.从预测结果图7和图8可以看出：点预测模型和线预测模型对总推力均有较好的预测能力，但是对于刀盘扭矩，验证集A上的预测效果明显下降，拟合优度分别为0.589和0.562，平均绝对百分误差也较大，均大于10%.

值得注意的是：从点预测模型和线预测模型的预测折线图（图9）可以看出，点预测模型中，对于较低的刀盘扭矩无法准确预测，其预测值远远大于真实值.而线预测模型中，较低的刀盘扭矩预测结果较准确，但整体的预测值均低于真实值；其原因和4.2节的原因相同，即线预测模型学习了上升段的行为，导致预测结果数值偏低、精度下降.本文第5节将针对这一问题给出解决方案.

为了进一步检验各预测模型能否反映控制参数的影响，从验证集B中随机挑选部分掘进循环段进行不同控制参数条件下的掘进响应参数预测，结果如图10所示.图10的结果表明，点预测模型无法反映控制参数的影响，其扭矩和推力几乎不随控制参数的改变而改变；而线预测模型能够一定程度上反映控制参数的影响，其扭矩和推力随着控制参数的改变而改变.尽管点模型的预测精度很高，但其无法描述控制参数对掘进响应的影响，泛化能力严重不足.因此在构建机器学习模型时，应选择构建线预测模型，即在不同控制参数条件下进行模型训练.

5 考虑样本均衡影响的改进岩体特征深度学习表示

5.1　一种基于权重的考虑样本均衡影响的方法

基于第4节的结果可知：线预测模型虽然能够描述控制参数对掘进响应预测行为的影响，但其对于平稳掘进的稳定段的预测值普遍低于真实值.为了探究造成这种现象的原因，将线预测模型的训练集统计特征进行了比较（图11）.由图11可以看出，在线预测模型中，上升段行为样本的平均推进速度v、扭矩T都小于稳定段行为样本的平均推进速度v、扭矩T.因此，造成预测结果偏低的原因可能是：线预测模型中大部分的样本都是上升段样本，其数值普遍偏低.也就是说：线预测模型中样本不够均衡，且稳定段样本过少，只占总样本的9%，导致线预测模型主要学习了上升段的行为，而对稳定段的行为学习不足.

为了解决线预测模型中的样本数据不平衡导致的模型预测能力较低的问题，现通过提高训练过程中稳定段行为样本的权重，来提升机器学习模型对稳定段的注意力，从而实现样本数据的均衡，获得的预测模型命名为考虑样本均衡影响的改进线预测模型.

改进线预测模型在损失函数中引入了样本平衡因子（即样本的权重）.如表8所示，对于稳定段样本，其权重设为 \alpha；上升段样本，其权重为 \mathrm{1} - \alpha.引入样本平衡因子后的损失函数的形式表达为：

\mathrm{l} \mathrm{o} \mathrm{s} \mathrm{s} = ( \mathrm{1} - \alpha ) \times \mathrm{M} \mathrm{S} \mathrm{E} \mathrm{L} \mathrm{o} \mathrm{s} \mathrm{s} \left(y^{\mathrm{u}\mathrm{p}\mathrm{*}},y^{\mathrm{u}\mathrm{p}}\right) + \alpha \times \mathrm{M} \mathrm{S} \mathrm{E} \mathrm{L} \mathrm{o} \mathrm{s} \mathrm{s} ( y^{\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{y}\mathrm{*}} , y^{\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{y}} )，（4）

式中，MSELoss是模型采用的均方损失函数， y^{\mathrm{u}\mathrm{p}\mathrm{*}}是上升段行为样本的预测值， y^{\mathrm{u}\mathrm{p}}是上升段行为样本的真实值， y^{\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{y}\mathrm{*}}是稳定段行为样本的预测值， y^{\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{y}}是稳定段行为样本的真实值.

5.2　考虑样本均衡影响的改进岩体特征深度学习表示效果

取不同的样本平衡因子 \alpha进行模型的训练，然后采用表5中的验证集A、B进行模型效果评估，结果见图12.图11的结果表明，通过调整 \alpha能够改变模型的预测精度；综合刀盘扭矩和总推力的预测以及在验证集A和B的效果可得，当 \alpha取值为0.85时，模型效果最佳，模型在验证集A、B上的预测结果见图13、图14.

对比3个模型的结果（表9），对于验证集A来说，改进线预测模型中，刀盘扭矩的拟合优度显著提升，从0.562提高到0.799，且平均绝对百分误差为9.06%；总推力的预测误差减少了1%；对于验证集B来说，改进线预测模型虽然预测效果略有下降，但是刀盘扭矩和总推力的拟合优度也均大于0.85，且平均绝对百分误差均在10%以内，预测效果较好.

通过分析最优的修正预测模型，即改进线预测模型（ \alpha=0.85）在验证集A和验证集B上的预测结果（图13，图14）可知，改进线预测模型在验证集A、B上都体现出较好的预测能力，预测值和真实值基本吻合，而且该模型在考虑控制参数影响的验证集A上的预测精度较高，不仅可以预测出较低的刀盘扭矩值，而且消除了预测值普遍低于真实值的情况.

进一步基于改进线预测模型（ \alpha=0.85），从验证集B中随机挑选部分掘进循环段进行不同控制参数条件下的掘进响应参数预测，结果如图15所示，可以看出通过调节损失函数权重，不仅能够学习到稳定掘进过程的行为，而且可以对低贯入度下的掘进响应行为做出预测，能够描述控制参数对掘进响应行为的影响.这些结果表明，本文提出的通过权重调整样本均衡性的方法是有效且必要的.

6 结论

本文依托吉林引松工程上升段部分数据和施工控制参数，建立了基于卷积神经网络（CNN）的掘进响应参数预测模型，根据学习对象的不同，构建了2种TBM掘进响应参数预测模型，即学习稳定段行为的点预测模型和学习整个掘进段行为的线预测模型，并对模型的预测效果进行了评估和优化.本文的主要研究结论如下：

（1）点预测模型虽然对稳定段行为的预测效果较好，但是无法描述施工控制参数（刀盘转速和推进速度）对掘进响应参数（刀盘扭矩和总推力）的影响.因此该模型无法在司机改变刀盘转速或推进速度时，对掘进响应参数进行正确的预测，具有很大的局限性.

（2）线预测模型虽然能够描述施工控制参数对掘进响应参数的影响，但是由于其学习样本以上升段样本为主，因此预测的刀盘扭矩和总推力数值偏低.

（3）本文提出的一种通过样本平衡因子调整损失权重的方法；采用该方法增大稳定段样本的权重后，获得了改进线预测模型.该模型不仅对TBM在平稳掘进状态下体现出较好的预测能力，而且在TBM司机改变控制参数（刀盘转速和推进速度）时，模型也能实时准确预测出掘进响应参数（刀盘扭矩和总推力），体现出较好的预测能力，进而为TBM司机提供可靠的参考.

本文的研究结论表明：构建TBM掘进响应参数预测模型，通过学习整个掘进段的行为，能够考虑控制参数对掘进响应参数的影响，获得更好的岩体条件表征方法，进而使模型具有更好的泛化能力.

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基金资助

国家重点研发计划资助项目(2022YFE0200400)