摘要
本申请公开了一种隧道掘进机的掘进参数预测方法、系统及设备。隧道掘进机的掘进参数预测方法,包括:根据隧道掘进机的掘进参数进行特征重要性排序,并根据排序结果筛选出精炼特征集;将精炼特征集输入长短期记忆网络模型,得到掘进参数的第一预测结果;对精炼特征集进行小波变换以从精炼特征集中提取出局部变化特征;将全局趋势和局部变化特征输入卷积神经网络模型,得到掘进参数的第二预测结果;融合第一预测结果和第二预测结果,得到下一时刻掘进参数的最终预测结果。本申请的实施例,能够有效捕捉隧道掘进机运行参数的局部突发变化与整体趋势演化,提高预测精度和模型的鲁棒性,进而,可以优化掘进过程,提高施工效率与安全性。