一种基于多模型共识与置信度分析的TBM掘进地质标签优化与异常预警方法

本发明涉及TBM掘进地质标签技术领域，公开了一种基于多模型共识与置信度分析的TBM掘进地质标签优化与异常预警方法。旨在解决现有技术中TBM地质标签质量不高、设备异常与地质异常混淆不清的技术问题。本发明包括如下步骤：S1：数据预处理与健康状态评估；S2：多模型训练与预测；S3：多模型共识与高置信度样本筛选；S4：可信数据集更新与迭代；S5：模型部署与在线预警。本发明首创性地将“设备运行健康评估”与“地质识别”分离，从根本上解决了设备异常误判为地质异常的问题，预警更具针对性。