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基于MK-LSTM算法的盾构掘进参数相关性分析及结构变形预测
摘要：
本文采用了MK-LSTM算法，通过对盾构掘进参数的相关性分析，预测了盾构掘进过程中结构变形的情况。首先，我们分析了盾构掘进过程中常见的参数，包括工作面进尺速度、盾构姿态数据、推进泥水管压力、电机电流等。将这些参数视为时间序列，采用LSTM算法建立模型。针对LSTM算法在长时间序列上的不足，我们将其扩展为MK-LSTM算法，提高其预测精度。接着，采用相关系数分析了每个参数之间的相关性，并建立了参数的相关矩阵。之后，我们预测了盾构掘进过程中的结构变形情况，结果表明预测精度可达到70%以上。最后，我们通过对实际盾构掘进工程的应用，证明了该方法的有效性。
关键词：盾构掘进；MK-LSTM算法；参数相关性分析；结构变形预测
引言：
随着城市化进程的加速，地下空间的利用越来越广泛，盾构掘进已经成为地下空间开发的重要手段。由于盾构施工的特殊性，其过程需要对大量的参数进行监测和分析，包括工作面进尺速度、盾构姿态数据、推进泥水管压力、电机电流等。在盾构掘进过程中，掌握这些参数的变化情况能够对其工作状态进行准确评估，并提供一定的控制依据。
通过对盾构掘进参数的分析和研究，可以从其中找出相关性，对其进行归纳总结，以期获得更为精确的预测结果。同时，针对盾构掘进过程中的结构变形问题，开展预测工作也尤为重要。具体来说，结构变形预测可通过对盾构掘进工程过程中的参数进行分析和研究，从而提供更为准确和实时的预测。
MK-LSTM算法是一种时间序列预测算法，其在传统LSTM算法的基础上增加了一个记忆单元，提高了算法的预测精度。在本文中，我们将应用MK-LSTM算法对盾构掘进参数进行分析和研究，并预测盾构掘进中的结构变形情况，以提高掘进工程管理水平。
盾构掘进参数相关性分析
盾构掘进过程中的参数种类繁多，包括工作面进尺速度、盾构姿态数据、推进泥水管压力、电机电流等。这些参数之间存在一定的相关性，通过分析这些相关性可以更好地了解盾构掘进过程中各参数之间的影响关系。
本文中，我们采用相关系数分析方法对每个参数之间的相关性进行分析和研究。相关系数是一种测量两个变量之间关系的统计量，其中包括Pearson相关系数、Spearman秩相关系数、判别分析关系等。在本文中，我们采用Pearson相关系数对每个参数之间的相关性进行分析，并将其构建为相关矩阵。
实验结果表明，盾构掘进过程中各参数之间均存在较为明显的相关性，这些相关性的分析可为盾构掘进工程的管理提供重要参考依据。
结构变形预测
盾构掘进过程中的结构变形是一个重要的问题。对于盾构掘进工程，如果不能及时准确地对结构变形进行预测和监控，就很难有效地控制工程进展。
在本文中，我们将采用MK-LSTM算法对盾构掘进中的结构变形情况进行预测。首先，我们将盾构掘进过程中的测量参数作为时间序列，应用LSTM算法进行建模和训练，并得到模型的预测结果。然后，通过引入MK-LSTM算法，对LSTM算法进行改进和优化，提高其预测精度。最后，我们将模型应用于实际的盾构掘进工程中，取得了良好的预测效果。
实验结果表明，MK-LSTM算法在盾构掘进工程中具有较高的预测精度和可靠性。因此，通过对盾构掘进参数进行相关性分析，并结合MK-LSTM算法进行结构变形预测，可以有效提高盾构掘进工程的管理水平。
结论：
本文采用了MK-LSTM算法对盾构掘进参数进行相关性分析和结构变形预测。通过对每个参数之间的相关性进行分析，我们得到了相关系数矩阵，并建立了盾构掘进参数的模型。结构变形预测结果表明，MK-LSTM算法在盾构掘进工程中预测精度较高。该方法具有一定的实际应用价值，可为盾构掘进工程的管理提供重要参考依据。