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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种盾构掘进泥饼堵塞预测方法、系统、终端及存储介质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：CN119988983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510450740.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种盾构掘进泥饼堵塞预测方法、系统、终端及存储介质是由王树英;袁潇;孙和美;郑响凑;陈湘生;陈文;朱汉标;曾俊豪;李兴高;傅金阳;阳军生;周峰设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种盾构掘进泥饼堵塞预测方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种盾构掘进泥饼堵塞预测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取目标隧道的低保真数据，根据低保真数据训练低保真神经网络得到低保真模型；获取高保真数据，并输入至低保真模型输出低保真预测值；将高保真数据与低保真预测值进行融合得到扩展输入数据，并训练高保真残差网络得到高保真残差模型，并根据低保真模型和高保真残差模型得到目标多保真模型；获取目标隧道的盾构掘进数据，输入至目标多保真模型输出泥饼堵塞风险预测结果。本发明通过利用低保真数据进行初步建模，减少对高保真数据的依赖，降低了数据处理成本，还通过主动学习策略提升模型预测精度，从而提升泥饼堵塞风险预测的精度。

本发明授权一种盾构掘进泥饼堵塞预测方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种盾构掘进泥饼堵塞预测方法，其特征在于，所述盾构掘进泥饼堵塞预测方法包括： 获取目标隧道的低保真数据，根据所述低保真数据训练低保真神经网络，得到低保真模型； 获取所述目标隧道的高保真数据，将所述高保真数据输入至所述低保真模型，输出低保真预测值； 将所述高保真数据与所述低保真预测值进行融合处理，得到扩展输入数据，根据所述扩展输入数据训练对应的高保真残差网络，得到高保真残差模型，并根据所述低保真模型和所述高保真残差模型得到目标多保真模型； 所述将所述高保真数据与所述低保真预测值进行融合处理，得到扩展输入数据，根据所述扩展输入数据训练对应的高保真残差网络，得到高保真残差模型，并根据所述低保真模型和所述高保真残差模型得到目标多保真模型，具体包括： 获取所述低保真预测值的数据特征，将所述数据特征与所述高保真数据的各项输入特征进行拼接处理，得到目标特征向量，并根据所述目标特征向量得到扩展输入数据； 根据预设比例将所述扩展输入数据进行数据划分，得到初始训练集和未见高保真数据集，根据所述初始训练集对高保真残差网络进行模型训练，得到初始高保真残差模型； 将所述未见高保真数据集输入至所述初始高保真残差模型，并根据蒙特卡洛随机丢弃法对所述未见高保真数据集进行多次预测，得到多个预测残差，计算所有所述预测残差的均值，根据所述均值计算对应的方差； 根据所述方差将所述未见高保真数据集的数据样本进行不确定性排序，得到排序结果，根据方差阈值对所述排序结果进行样本抽取，得到目标数据样本； 根据有放回抽样策略将所述目标数据样本与所述初始训练集进行结合，得到新目标训练集，并根据所述新目标训练集对所述高保真残差网络进行模型训练，得到高保真残差模型，并根据所述低保真模型和所述高保真残差模型得到目标多保真模型； 所述根据所述新目标训练集对所述高保真残差网络进行模型训练，得到高保真残差模型，并根据所述低保真模型和所述高保真残差模型得到目标高保真模型，具体包括： 根据所述新目标训练集对高保真残差网络进行迭代训练，若所述高保真残差网络的迭代次数达到第二预设次数，则判定所述高保真残差网络完成训练，得到高保真残差模型； 将所述低保真预测值与所有所述预测残差进行相加处理，得到多保真预测值，根据校正公式对所述多保真预测值进行拟合校正，得到最终预测结果； 根据所述低保真模型和所述高保真残差模型得到多保真模型，并根据所述最终预测结果对所述多保真模型的参数进行修正处理，得到目标多保真模型； 获取所述目标隧道的盾构掘进数据，将所述盾构掘进数据输入至所述目标多保真模型，输出泥饼堵塞风险预测结果。

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