隧道掘进机（tunnel boring machine，TBM）施工具有安全、高效、环保等优点，已经成为长、大隧道施工的首选工法^[1]. TBM工作于复杂且动态多变的地质条件下，对其掘进性能的准确预测已经成为影响TBM选型、设计和施工控制的重、难点问题. 掘进性能主要表现为施工参数（推进速度、刀盘转速、总推进力、刀盘扭矩、贯入度等）与地质因素之间的相互作用关系. 其中，推进速度、刀盘转速是重要的控制参数，其设置受地质因素、设备负载限制及司机主观经验的影响. 科学、合理的施工控制参数设置，对于TBM的安全、高效施工有着重要的意义. 总推进力、刀盘扭矩反映掘进过程中TBM承受的负载，受地质因素和控制参数的影响. 总推进力、刀盘扭矩的准确预测在掘进性能评价、指导新机设计方面有重大的价值与意义^[2-3].

1960年以来，为了使TBM在掘进中发挥理想的掘进性能，国内外学者在数值模拟分析、室内切割破岩试验、现场数据分析方面进行了大量研究工作，建立了众多预测模型. 其中最著名的包括CSM模型^[4]、QTBM模型^[5]和NTNU模型^[6]等. 随着数据量的积累及人工智能技术的发展，大数据分析、人工智能技术也越来越多地被应用于TBM掘进性能预测中. Yagiz等^[7]在美国Queens输水隧道中使用ANN模型实现了对贯入度的预测；Adoko等^[8]运用贝叶斯模型对Queens输水隧道推进速度进行预测；Armaghani等^[9]对比PSO-ANN与ICA-ANN方法在马来西亚Pahang-Selangor输水隧道贯入度预测中的表现；Sun等^[10]基于随机森林算法，在多源现场掘进数据的基础上，实现了根据地质参数对TBM动态负载的预测. 在上述TBM掘进性能研究中，无论是传统方法，还是人工智能方法，往往都是先建立现场实测岩-机数据库，在此基础上通过各种建模方式实现TBM掘进性能的预测. 上述研究的重点在于工期、成本估算方面，对于合理决策控制参数，实现实时施工指导暂无现实意义，并且不同TBM工程之间地质参数、施工参数差异巨大，模型往往很难在不同工程之间推广使用.

在TBM掘进中，刀盘刚接触岩壁直到控制参数调整到合理区间的过程（即一个掘进循环的上升段），可以视作一个短暂的掘进试验，在此期间，施工参数的变化包含了丰富的岩-机动态交互作用信息. 罗华等^[11]研究不同地质条件下上升段中贯入度与刀盘扭矩、总推进力的关系，建立不同强度、不同完整性岩体的施工预测模型. 张娜等^[12]基于上升段掘进参数实现了对岩体参数的实时感知预测. 侯少康等^[13]通过上升段的掘进参数以及岩性、围岩分级和地下水赋存条件3个地质参数来预测TBM稳态掘进时的推进速度、总推进力和刀盘扭矩，取得了较好的预测效果.

针对掘进循环上升段数据提取难、掘进参数类型复杂多样和施工参数预测难等问题，本研究提出基于TBM施工过程中的上升段信息预测TBM进入稳态掘进时施工参数的模型，该模型预测值能够为司机合理设定TBM控制参数提供参考，对保障TBM安全高效施工有着重大意义. 同时，考虑到TBM施工地质渐变性特征，分析对比是否结合前一循环稳定段的贯入度指数(field penetration index，FPI)、扭矩切深指数(torque penetration index，TPI)，对稳定段推进速度、刀盘转速、总推进力、刀盘扭矩预测结果的影响. 依托吉林引松TBM工程所提取的11787组掘进循环数据集进行训练及测试，验证该方法的可行性和准确性.

施工参数预测模型的目标为TBM稳态掘进时的推进速度、刀盘转速、总推进力和刀盘扭矩，模型的输入参数包括TBM掘进上升段数据和上一掘进循环FPI、TPI均值，以及在总推进力、刀盘扭矩预测模型建立时须提供的控制参数信息. TBM掘进上升段数据反映岩机相互作用的动态特性，但TBM掘进上升段数据维度过高，直接使用高维输入特征进行模型训练，往往会使得学习过程缓慢、精度不高，引发维度灾难的问题. 对于高维数据，在进行模型训练之前，通过对其进行降维，可以有效减少输入特征的冗余成分，在提高学习效率的同时，还可以有效避免模型训练过程中的过拟合现象，提高预测精度.

模型的建立通过两阶段实施，模型结构如图1所示. 第1阶段为无监督学习阶段，即只根据上升段参数，通过局部线性嵌入（locally linear embedding, LLE）算法实现对上升段数据的降维，LLE为借鉴拓扑流概念的降维方法，经过LLE降维之后的特征具有平移、旋转和缩放不变性^[14]；第2阶段为有监督学习阶段，根据降维学习结果、其他输入参数及预测目标，建立基于支持向量机回归（support vector regression, SVR）的施工参数预测模型，SVR通过支持向量机（support vector machine，SVM）拟合曲线，实现回归分析，通过核函数的引入，实现非线性回归.

LLE是无监督非线性降维方法，由Roweis等^[15]在2000年提出，和局部降维的聚类方法相比，LLE能够将输入映射到更低维度的全局坐标系统中，并且它的优化过程不会陷入局部极小值. 通过线性重构的局部对称性，LLE能够学习到非线性流形的全局结构.

LLE的降维步骤分为2步，首先度量每个训练样本与其几个最近邻之间的局部关系，然后寻找能将这种关系最大程度保留的低维表示. 具体步骤如下所示.

1)步骤1：局部关系线性化.

(1) $ \left.\begin{array}{l}\hat {\boldsymbol{W}} = \mathop {{\rm{argmin}}}\limits_W \; \displaystyle \sum \limits_{i = 1}^m {\left\| {{{\boldsymbol{x}}^{\left( i \right)}} - \displaystyle \sum \limits_{j = 1}^m {w_{i,j}}{{\boldsymbol{x}}^{\left( j \right)}}} \right\|^2};\\ {\rm{s}}{\rm{.t}}{\rm{.}}\;\;\;\;\;\;{w_{i,j}} = 0,\;{{\boldsymbol{x}}^{\left( j \right)}}{\text{不属于}}{{\boldsymbol{x}}^{\left( i \right)}}{\text{的}}k{\text{个最近邻}},\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{\displaystyle \sum \limits_{j = 1}^m {w_{i,j}} = 1,\;\;i = 1,2, \cdots ,m.}\end{array}\right\} $

式中：m为总样本数，k为样本 ${{\boldsymbol{x}}^{\left( i \right)}}$最近邻样本数量，w_{i, j}为样本x^（i）的第j个最近邻样本x^（j）的权重系数， $\hat {{{\boldsymbol{W}}}}$为样本 ${{\boldsymbol{x}}^{\left( i \right)}}$与其k个最近邻之间线性关系的权重系数.

2）步骤2：在保留关系的同时进行降维.

(2) ${\boldsymbol{Z}} = \mathop {{\rm{argmin}}}\limits_{\boldsymbol{Z}}\; \mathop \sum \limits_{i = 1}^m {\left\| {{{\boldsymbol{z}}^{\left( i \right)}} - \mathop \sum \limits_{j = 1}^m {w_{i,j}}{{\boldsymbol{z}}^{\left( j \right)}}} \right\|^2}.$

式中：Z为降维之后的特征，其维度低于原始样本的维度； ${{\boldsymbol{z}}^{\left( i \right)}}$为第i个样本降维后的特征.

SVM从线性可分情况下的最优分类面发展而来，基于统计学习理论，通过采用结构风险最小化原则替代经验风险最小化原则，在机器学习方面有着优秀的推广能力. 依照结构风险最小化原则和有限的样本信息，实现经验风险和置信范围的最小化，使得对小样本也能获得较好的统计规律. 通过引入适当的内积核函数 $\phi \left( {{{\boldsymbol{x}}_i},{{\boldsymbol{x}}_j}} \right)$实现将输入空间中的样本映射到高维空间，从而实现某一非线性变换后的线性分类或回归，同时计算复杂度却没有增加.

当SVM应用于回归问题时（即SVR），其学习目标为在给定间隔下寻找距离所有数据点最近的最佳超平面 $y = {{\boldsymbol{w}}^{\rm{T}}}{\boldsymbol{x}} + b$. 在给定数据集 $\left\{ \left( {{{\boldsymbol{x}}_1},{y_1}} \right), $ $ \left( {{{\boldsymbol{x}}_2},{y_2}} \right), \cdots ,\left( {{{\boldsymbol{x}}_l},{y_l}} \right) \right\}$的情况下，SVR模型的训练问题即为在给定目标函数及约束条件下的优化问题，其目标函数及约束条件为

(3) $\left.\begin{array}{l}\mathop {\min }\limits_{{\boldsymbol{w}},b,\xi ,{\xi ^*}} \;\dfrac{1}{2}{{\boldsymbol{w}}^{\rm{T}}}{\boldsymbol{w}} + C \displaystyle \sum \limits_{i = 1}^l {\xi _i} + C \displaystyle \sum \limits_{i = 1}^l \xi _i^*;\\ {\rm{s.t. }} \;\;\;\;{{\boldsymbol{w}}}^{{\rm{T}}}\phi \left({{\boldsymbol{x}}}_{i}\right)+b-{y}_{i}\leqslant \epsilon +{\xi }_{i},\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;{y}_{i}-{{\boldsymbol{w}}}^{{\rm{T}}}\phi \left({{\boldsymbol{x}}}_{i}\right)-b\leqslant \epsilon +{\xi }_{i},\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;{\xi _i}\xi _i^* \geqslant 0,\;i = 1,2, \cdots ,l.\end{array}\right\}$

式中：w、b分别为学习最佳超平面的权重系数、偏置系数；C为惩罚因子； $\xi _i^*$、 ${\xi _i}$为引入的松弛变量； $\epsilon $为给定间隔.

数据集在吉林引松供水TBM工程3标段现场施工数据的基础上建立. 在数据集建立之前首先须对数据进行分段处理，划分上升段、稳定段数据；然后分别提取相应的模型输入、输出数据特征，形成模型数据集；最后，通过随机抽取的方式对数据集进行划分，分别建立训练集和测试集.

引松供水工程位于吉林省，总干线全长为69.86 km，工程采用钻爆法和3台TBM同时施工. 共有3个标段进行TBM施工. TBM 3标段位于吉林市岔路河至饮马河之间，线路桩号48+900 m~71+855 m，总长20198 m. 地层主要包括石灰岩、凝灰岩、砂岩和花岗岩等，TBM 3标段地理位置平面图如图2所示，围岩强度分布占比及围岩类别占比如图3所示，TBM 3标段地质剖面图如图4所示. 隧洞开挖设备为中铁工程装备集团有限公司生产的敞开式TBM，主要参数如表1所示.

TBM各功能模块参数通过将近200个传感器进行监测记录，采集频率为1次/s，每24 h内共完成86400次数据采集. 引松供水工程TBM 3标段从掘进到贯通历经928 d，共记录了100多G的掘进数据. 一个TBM掘进循环可以分为以下几个过程：1）缓慢提高刀盘转速，到一定转速后，缓慢调节推进速度；2）观察扭矩与推力值，待扭矩稳定后，缓慢调节转速，当达到设备较为理想状态时，保持该状态至本掘进环结束；3）在当前掘进循环结束后，控制刀盘后退3~5 cm，便于刀具检查或更换.

相对应，掘进循环数据可以被划分为4个阶段：空推段、上升段、稳定段和停止段. 如图5所示为某一循环的分段示意图. 在空推段中，TBM主要克服盾壳与岩体之间的摩擦力做功，总推进力F、刀盘扭矩T都保持在较小的值. 在上升段，刀盘开始接触掌子面，随着刀盘切入掌子面，操作人员会对刀盘转速n、推进速度v进行调节，刀盘扭矩、总推进力都会随着刀盘切入、控制参数的变化发生明显变化. 在稳定段中，在岩体状态、设备状态不发生剧烈变化的情况下，各项参数都不会发生较大的变化，是掘进循环的主要过程.

为了建立数据集，须首先对TBM掘进数据进行循环划分、掘进阶段划分及特征提取. 循环划分及掘进阶段划分流程图如图6所示.

在稳定段的划分中，以总推进力作为划分标准，通过最大类间方差法（maximum between-class variance）确定阈值，以类间距最大为目标将总推进力分为3类，确定2个阈值Tl和Th. 大于Th的为稳定段数值；小于Th大于Tl的可能为稳定段数值，也可能为上升段数值；大于Tl且连续长度大于500 s、小于5000 s的连续数据段为稳定段. 由于在空推段中总推进力、刀盘扭矩都维持在较小的值，以稳定段起始点向前搜索总推进力、刀盘扭矩小于某一阈值的点作为上升段的起始点. 总推进力阈值为4480 kN，刀盘扭矩阈值为224 kN·m，上升段阈值的确定通过对多个循环的分析统计得到，分别为掘进过程中须克服的摩擦力及空转扭矩（对应图5中的上升段起始点位置）.

对于模型建立而言，选取的输入特征参数应尽可能反映当前掘进中的岩机作用信息，因此，除了基本的运行参数外，本研究还引入了反映岩体可掘性的综合参数作为特征参数. Hamilton等^[16]使用贯入度指数FPI来描述岩体可掘性，定义为单刀推力与每转贯入度的比值. Sundin等^[17]定义可掘性指标I_B为贯入度指数的倒数，对不同工程中不同岩性下的I_B进行分析，发现其能反映岩性、破碎程度岩体状态的变化. Nelson等^[18]分析FPI与岩体硬度的关系，发现两者表现出较强的线性相关性. Fukui等^[19]分别使用推力与贯入度的比值及扭矩与贯入度的1.5次幂的比值来表征岩体强度. 因此，本研究还提取了上升段及稳定段中FPI、TPI这2个综合参数，其中TPI的计算参考Fukui等^[19]的研究进行适当修正，将原来与贯入度的比值更改为与贯入度1.5次幂的比值，FPI、TPI计算公式如下：

(4) ${\rm{FPI}} = \left( {F - {F_{\rm{f}}}} \right)/\left( {Np} \right),$

(5) ${\rm{TPI}} = \left( {T - {T_{\rm{s}}}} \right)/(0.6NR{p^{1.5}}).$

式中：F_f为TBM推进过程中的摩擦力，T_s为空转扭矩，N为滚刀数量，p为贯入度，R为刀盘半径. 根据Fukui等^[19]的研究，修正后的TPI和FPI共同反映了岩体的强度信息.

在数据特征提取中，提取上升段起始点后30s内的数据中的总推进力、刀盘转速、推进速度、刀盘扭矩、刀盘转速电位器设定值、推进速度电位器设定值、贯入度7个基本参数，以及FPI、TPI这2个综合参数，上升段特征维数为30×9，即270维；在稳定段数据中，提取推进速度、刀盘转速、总推进力、刀盘扭矩、FPI、TPI均值共6个特征，为了减小稳定段异常数据对均值计算结果的影响，使用拉依达准则（3σ准则）剔除异常数据再进行均值的求取.

对吉林引松TBM工程中产生的数据进行划分提取，共划分出11787组循环，即提取到11787组数据集. 按8∶2的比例划分训练集、测试集，即随机抽取9429组作为训练集，2358组作为测试集.

在训练集的基础上，通过交叉验证的方式，采用4个评价指标对是否结合上一掘进循环中FPI、TPI进行模型预测的效果分别进行评价.

采用的模型评价指标包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）、平均相对误差（MAPE）4个评价指标，定义如下：

(6) ${\rm{MAE}} = \left[{\frac{1}{N}\mathop \sum \limits_{i = 1}^N \left| {{{\hat y}_i} - {y_i}} \right|}\right]^{1/2} ,$

(7) ${\rm{RMSE}} = \left[ {\frac{1}{N}\mathop \sum \limits_{i = 1}^N {{\left( {{{\hat y}_i} - {y_i}} \right)}^2}}\right]^{1/2} ,$

(8) ${R^2} = 1 - \frac{{ \displaystyle \sum \nolimits_{i = 1}^N {{\left( {{{\hat y}_i} - {y_i}} \right)}^2}}}{{ \displaystyle \sum \nolimits_{i = 1}^N {{\left( {{y_i} - \overline y } \right)}^2}}},$

(9) ${\rm{MAPE}} = \frac{1}{N}\mathop \sum \limits_{i = 1}^N \left( {\frac{{\left| {{{\hat y}_i} - {y_i}} \right|}}{{{y_i}}}} \right) \times 100.$

式中：N为样本数， $y_i $为实测值， ${\hat y_i}$为预测值， $\overline y $为所有实测值的均值. MAE、RMSE均反映了绝对预测误差的大小；MAPE不仅考虑预测值与真实值的误差，还考虑误差与真实值之间的比例；R²将预测值跟只使用均值的情况进行对比，以归一化的方式反映预测结果的好坏，表征模型能够解释方差的比例，取值为[0,1.0]，值越高，说明模型预测效果更优.

在总推进力、刀盘扭矩的预测中，算法框图如图7所示. 考虑到TBM掘进过程中岩体变化的渐变性和操作参数的延续性，对比在SVR模型的输入特征中是否加入上一循环FPI、TPI均值对模型预测效果的影响. 模型建立的第1阶段为通过LLE对上升段特征进行降维的过程，首先采用Z-score规范化的方法，将特征转化为均值为0、方差为1 的正态分布；然后通过LLE模型实现对上升段特征的降维，原始上升段数据特征为270维向量，经过LLE降维后，得到20维的低维数据特征. 模型建立的第2个阶段为通过SVR实现负载参数回归预测的过程，将降维特征与稳定掘进段的推进速度、刀盘转速均值及上一掘进循环的FPI、TPI组合作为输入特征，同样对组合后的输入特征进行特征标准化，将其作为SVR模型的输入特征，将稳定掘进段的刀盘扭矩均值、总推进力均值分别作为SVR 的输出特征，基于训练集对SVR模型进行训练. 得到模型表达式如下：

(10) ${\hat F_i}{\rm{ = SVR}}({{\boldsymbol{z}}_i},\;{\rm{FP}}{{\rm{I}}_{i - 1}},\;{\rm{TP}}{{\rm{I}}_{i - 1}},\;{n_i},\;{v_i}),$

(11) ${\hat T_i}{\rm{ = SVR}}({{\boldsymbol{z}}_i},\;{\rm{FP}}{{\rm{I}}_{i - 1}},\;{\rm{TP}}{{\rm{I}}_{i - 1}},\;{n_i},\;{v_i}).$

式中： ${\hat F_i}$、 ${\hat T_i}$为第i个掘进循环的总推进力、刀盘扭矩预测值，z_i为经过LLE降维后的特征，FPI_i−1、TPI_i−1为上一掘进循环的FPI、TPI均值，n_i、v_i为当前掘进循环的推进速度、刀盘转速均值.

采用十倍交叉验证的方法对是否在组合输入特征中加入上一循环FPI、TPI情况下的模型预测效果进行评估，十倍交叉验证结果中各项评价指标的均值如表2所示. 可以看出，在输入特征中加入上一循环FPI、TPI后，表征模型预测误差的MAE、RMSE、MAPE指标均有一定程度的下降，而表征模型解释方差比例的指标R²均得到提升，尤其是对于刀盘扭矩的预测，在加入上一循环FPI、TPI后，R²从0.74提升到了0.89. 因此，在模型输入中加入上一循环FPI、TPI可以显著提升模型效果.

推进速度、刀盘转速预测模型反映不同地质条件下施工控制参数的选择，当施工控制参数与地质条件相匹配时，才能实现TBM的安全、高效掘进^[20]. 因此，分别使用TBM实际施工中选用的推进速度、刀盘转速作为模型的输出值，可以根据上升段中刀盘初始接触掌子面过程的参数调整阶段，迅速判断当前地层的岩机相互作用关系特性，识别判断当前地层下须采用的掘进控制参数，为TBM掘进提供指导，并为将来的智能化施工奠定基础.

在推进速度、刀盘转速的预测中，算法框图如图8所示. 同样，在模型建立的第1阶段，完成对上升段特征的标准化及降维，得到20维的低维特征；在第2阶段，将低维特征与上一掘进循环FPI、TPI均值组合，经过标准化后，作为SVR输入特征，实现对推进速度、刀盘转速预测模型的建立与训练. 得到模型表达式如下：

(12) ${\hat v_i}{\rm{ = SVR}}({{\boldsymbol{z}}_i},\;{\rm{FP}}{{\rm{I}}_{i - 1}},\;{\rm{TP}}{{\rm{I}}_{i - 1}}),$

(13) ${\hat n_i}{\rm{ = SVR}}({{\boldsymbol{z}}_i},\;{\rm{FP}}{{\rm{I}}_{i - 1}},\;{\rm{TP}}{{\rm{I}}_{i - 1}}).$

式中： ${\hat v_i}$、 ${\hat n_i}$为第i个掘进循环的推进速度、刀盘转速预测值.

对比是否加入上一循环的FPI、TPI作为输入特征对预测结果的影响. 采用十倍交叉验证的方法对模型进行评估，十倍交叉验证结果各项评价指标的均值如表3所示. 可以看出，在推进速度、刀盘转速的预测中，在加入上一循环FPI、TPI作为输入特征后，MAE、RMSE、MAPE均得到有效降低，而R²均得到有效提升. 因此，将上一循环FPI、TPI加入输入特征中可以有效提升推进速度、刀盘转速预测模型的表现.

采用结合上一循环FPI、TPI均值的模型建立方式，对模型在训练集和测试集上的预测效果分别进行评估（训练集和测试集结果相似，因此，文中仅列出测试集数据）. 如图9所示为总推进力、刀盘扭矩预测结果. 图中， $\hat F $、 $\hat T $为总推进力、刀盘扭矩预测值， $\widetilde F $、 $\widetilde T $为总推进力、刀盘扭矩实测值. 可以看出，总推进力在5000~20000 kN波动，刀盘扭矩在500~3500 kN·m波动，而总推进力、刀盘扭矩的R²系数均超过0.89，MAPE均小于10%，说明虽然在掘进过程中总推进力、刀盘扭矩数值波动范围较大，但是在掘进的初始阶段，模型就可以准确对给定施工控制参数下的总推进力、刀盘扭矩进行预测. 如图10所示为推进速度、刀盘转速预测结果. 图中， $\hat u $、 $\hat n $分别为推进速度、刀盘转速预测值， $\widetilde u $、 $\widetilde n $分别为推进速度、刀盘转速实测值. 可以看出，推进速度在10~80 mm/min波动，刀盘转速在2~8 r/min波动，刀盘转速在训练集、测试集的R²均超过0.8，而对推进速度的预测效果较差，在训练集上R²=0.62，在测试集上为0.52，当推进速度小于50 mm/min时，容易出现预测值高于实测值的情况. 这是由于刀盘转速的设定值与地质情况密切相关，当地质变化后，刀盘转速的设定值会相应变化，模型较好地建立了地质与刀盘转速的关系模型，预测效果较好；推进速度除了受地质情况影响外，还与是否处于磨刀阶段、其他工序施工是否影响正常掘进速度因素有关，由于存在不可预估的非确定性因素，其预测结果准确性低于刀盘转速的，不过其MAE、RMSE指标均在合理的范围内，模型预测结果可以满足实际工程需要.

为了验证控制参数变化对总推进力、刀盘扭矩预测模型预测结果的影响，取某一循环上升段降维数据及前一循环FPI、TPI结合该循环稳定段中的推进速度、刀盘转速，对该循环每分钟总推进力、刀盘扭矩均值进行预测. 推进速度、刀盘转速变化趋势如图11所示. 刀盘转速n基本保持恒定不变，推进速度v有一个被调高的过程，对总推进力F、刀盘扭矩T的预测结果如图12、13所示. 施工参数预测模型预测效果指标计算值如表4所示. 预测值基本和实测值相吻合，当控制参数推进速度发生变化时，总推进力、刀盘扭矩预测值也能较好地随之发生变化. 说明模型在学习到地质情况对TBM负载的影响之外，还能有效学习到控制参数改变对TBM负载的影响.

基于吉林引松供水工程现场施工数据，建立使用上升段掘进数据及上一循环FPI、TPI数值作为输入特征，预测稳定掘进时控制参数（推进速度、刀盘转速）及相应控制参数下TBM负载（总推进力、刀盘扭矩）的模型，对指导TBM施工、实现TBM智能化施工有着重要意义，主要结论如下：

（1）采用LLE对上升段特征参数进行降维，结合上一循环FPI、TPI信息及当前掘进循环设置推进速度、刀盘转速，通过SVR建立总推进力、刀盘扭矩预测模型，能够准确实现对总推进力、刀盘扭矩的预测.

（2）采用LLE对上升段特征参数进行降维，结合上一循环FPI、TPI信息，通过SVR建立推进速度、刀盘转速预测模型，能够准确实现对刀盘转速的预测，对推进速度的预测模型能够解释大部分引起推进速度变化的原因，其他人为因素对推进速度的影响难以在施工数据中反映出来，模型难以学习到相应规律. 在下一阶段的工作中将通过建立控制参数适应性指标、掘进性能评价方式，结合控制参数预测模型，在TBM掘进过程中实现对控制参数的精准推荐.

（3）取某一循环数据根据每一分钟的推进速度、刀盘转速对该循环每分钟的总推进力、刀盘扭矩进行预测，结果证明，TBM负载预测结果能够有效反映控制参数的影响，验证了模型的有效性.

目前，施工参数预测模型仅在吉林引松供水工程现场施工数据集上建立、验证，在下一步工作中，将进一步对掘进参数进行标准化，如将总推进力、刀盘扭矩分别替换为单刀推力、单刀滚动力，在不同工程项目数据集的基础上建立模型并验证.