基于自动深度学习框架的盾构掘进姿态预测方法

本发明公开了基于自动深度学习框架的盾构掘进姿态预测方法，收集原始数据集，预处理、特征提取，搭建自动深度学习框架；进行神经网络训练，使用粒子群优化算法优化模型超参数；输出验证后的深度学习模型，得到不同数据规范化方法、深度学习算法和模型超参数组合下的若干深度学习模型，对若干深度学习模型进行评估，得到表现最优的深度学习模型，进行盾构掘进姿态预测。本发明用以解决现有技术中深度学习技术在盾构掘进姿态预测中所面临的执行难度高、成本高、效率低等问题，实现降低对开发人员专业技能的苛刻要求，以及降低深度学习进入盾构智能控制领域的门槛，使得深度学习技术能够低成本、高效、高精度地用于盾构姿态预测任务中。