一种基于ST-GCN-LSTM盾构机掘进关键参数实时多步预测方法

本发明公开一种基于ST‑GCN‑LSTM盾构机掘进关键参数实时多步预测方法，包括以下步骤：获取盾构机在正常工况下的运行数据，并对运行数据进行预处理；分析预处理后的运行数据，确定总推力、刀盘扭矩、刀盘转速、贯入度、推进速度平均值掘进关键变量的相关变量；针对不同土层分别计算各掘进关键变量的控制限并基于ST‑GCN和LSTM组合模型训练多步预测模型；实时采集盾构机运行数据，输入训练后的模型进行预处理，动态预测未来多步的掘进关键参数值，并判断预测值是否连续超出控制限；本发明能够结合土层分类进行掘进关键参数的实时多步预测，减少了因为土层等外部因素的变化造成预测的不准确。