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龙图腾网获悉中交一公局第五工程有限公司;中交一公局集团有限公司申请的专利基于LSTM网络的TBM掘进参数智能优化决策系统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：CN121024627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511559464.0，技术领域涉及：E21D9/093；该发明授权基于LSTM网络的TBM掘进参数智能优化决策系统是由孙战军;刘俊义;刘炎林;邸学军;林涛;李宏伟;郭亚军;朱荣辉;崔明;于方正设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM网络的TBM掘进参数智能优化决策系统在说明书摘要公布了：本申请涉及隧道工程自动化与智能控制技术领域，公开了基于LSTM网络的TBM掘进参数智能优化决策系统，包括：数据采集与预处理模块，获取外界数据并输出掘进参数序列；概率性掘进趋势预测模块，用于输出预测期望值和预测不确定性；前瞻性地质前兆感知模块，用于匹配识别已知风险并输出告警事件；动态风险规避决策矩阵确定最优掘进模式。当预测不确定性过高时，不确定性驱动的前瞻模板被激活后以挖掘新前兆模板并更新模板库；同时，决策‑效能关联性评估与策略自优化引擎根据实际掘进效能对决策规则进行优化。本发明通过量化预测风险、融合多源信息进行决策，并建立知识发现与策略优化的双重学习闭环，显著提升了系统决策的可靠性、自适应性和长期效能。

本发明授权基于LSTM网络的TBM掘进参数智能优化决策系统在权利要求书中公布了：1.基于LSTM网络的TBM掘进参数智能优化决策系统，其特征在于，包括： 数据采集与预处理模块，用于实时获取TBM运行参数和外置传感器网络的高频物理信号，并将其处理为标准化的掘进参数序列； 概率性掘进趋势预测模块，其内部包含一LSTM网络，用于接收所述标准化的掘进参数序列，并输出对未来掘进状态的预测期望值和预测不确定性； 所述概率性掘进趋势预测模块通过在推理阶段保持其内部LSTM网络后的Dropout层为激活状态，并对同一输入掘进参数序列执行N次前向传播，从而获得N个预测值； 所述预测期望值为所述N个预测值的算术平均值； 所述预测不确定性根据如下公式计算，其表征了N个预测值的离散程度： ； 其中，为预测不确定性；为第次前向传播的预测值；为预测期望值； 前瞻性地质前兆感知模块，其内部包含一前兆模板库，用于接收所述标准化的掘进参数序列，并与库内模板进行匹配，当匹配度超过阈值时输出告警事件和匹配置信度； 所述前瞻性地质前兆感知模块内部包含一模式匹配单元，该模式匹配单元采用动态时间规整算法计算实时掘进参数序列切片与所述前兆模板库中各模板之间的规整路径距离，当该距离小于预设距离阈值时，判定为匹配成功并输出对应的告警事件； 动态风险规避决策矩阵，用于根据接收到的所述预测不确定性和所述告警事件，从多种预设掘进模式中确定当前最优的掘进模式； 所述动态风险规避决策矩阵确定最优掘进模式的逻辑为： 当无告警事件且预测不确定性为低时，确定为常规模式； 当存在告警事件但预测不确定性为低时，确定为预警模式； 当无告警事件但预测不确定性为高时，确定为探索模式； 当存在告警事件且预测不确定性为高时，确定为紧急模式； 不确定性驱动的前兆模板在线挖掘模块，当接收到的所述预测不确定性高于预设阈值时被激活，用于对引发高不确定性的掘进参数序列进行分析，以挖掘新的前兆模板并更新至所述前兆模板库； 所述不确定性驱动的前兆模板在线挖掘模块利用无监督聚类算法对引发高不确定性的掘进参数序列进行模式提取，生成候选前兆模板； 所述候选前兆模板通过人机交互界面提交给操作员进行人工审核确认后，方可添加至所述前兆模板库； 决策-效能关联性评估与策略自优化引擎，用于接收所述动态风险规避决策矩阵输出的状态-动作对以及根据实际掘进效能计算的奖励值，并基于强化学习算法对所述动态风险规避决策矩阵的决策规则进行优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中交一公局第五工程有限公司;中交一公局集团有限公司，其通讯地址为：102300 北京市门头沟区石龙经济开发区永安路20号3号楼A-T1295室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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