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龙图腾网获悉中铁十四局集团大盾构工程有限公司;中铁十四局集团有限公司申请的专利一种复合地层下盾构掘进参数预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120145874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510595067.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种复合地层下盾构掘进参数预测方法是由马浴阳;刘四进;喻星乔;李超;王华伟;刘颂玉;陈鹏;谭帅设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复合地层下盾构掘进参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复合地层下盾构掘进参数预测方法，包括以下步骤：收集并整理复合地层下的盾构掘进历史数据，包括地质参数和施工参数，进行异常值剔除、缺失值填补及数据标准化；按掘进环号将地质参数与几何参数结合，生成每环的量化地质矩阵；几何参数采用1‑5的编码表示土层相对于隧道开挖面的位置并通过补零对齐保证输入维度统一；构建CNN‑Attention‑SVR模型并进行训练；将新地质数据输入训练后的模型，预测掘进参数并指导施工调整；本发明为复合地层条件下的隧道建设提供了可靠的技术支持和决策依据，从而提高盾构施工的整体安全性与经济性。

本发明授权一种复合地层下盾构掘进参数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种复合地层下盾构掘进参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）数据预处理：收集并整理复合地层下的盾构掘进历史数据，包括地质参数和施工参数，进行异常值剔除、缺失值填补及数据标准化； （2）构建量化地质矩阵：按掘进环号将地质参数与几何参数结合，生成每环的量化地质矩阵；几何参数采用1-5的编码表示土层相对于隧道开挖面的位置并通过补零对齐保证输入维度统一； （3）构建CNN-Attention-SVR模型：输入层接收所述量化地质矩阵；通过卷积神经网络CNN提取局部地质特征，包括两层卷积层和池化层引入注意力机制动态计算特征权重，突出关键区域；采用支持向量回归SVR结合径向基函数RBF核，对加权后的特征进行非线性回归，输出掘进参数预测值；CNN采用LeNet架构，包括两层卷积层，卷积核尺寸为3×3、两层最大池化层池化窗口为2×2；注意力机制通过自注意力计算实现，公式为： ； 其中，为键的维度；Q,K,V为输入特征矩阵的线性变换； SVR的损失函数为： ； 其中，是权重向量，是正则化参数，是松弛变量； （4）模型训练：采用Adam优化器对模型进行训练，通过交叉验证防止过拟合，损失函数为均方误差MSE； （5）参数预测：将新地质数据输入训练后的模型，预测掘进参数并指导施工调整。

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