国家知识产权局信息显示，北京建工土木工程有限公司;北京工业大学申请一项名为“一种基于时序深度学习神经网络的盾构机掘进推力实时智能预测方法”的专利，公开号CN121525516A，申请日期为2025年12月。

专利摘要显示，本发明涉及盾构机掘进推力预测技术领域，具体为一种基于时序深度学习神经网络的盾构机掘进推力实时智能预测方法。该方法包括：通过多源传感器实时采集掘进参数、地质力学参数和隧道几何参数；采用小波变换对监测数据去噪预处理，保留大尺度低频系数并对高频系数阈值量化重构；构建图卷积神经网络与长短时记忆网络融合模型，利用GCN建立多源参数动态异构图提取空间特征，通过LSTM门控机制挖掘时序规律；以时间步序列预测下一时间步推力，每24小时增量训练，以均方根误差为损失函数经Adam算法优化；经由边缘计算设备实时推理输出，可视化界面动态显示。本发明提升了推力预测在复杂地质条件下的准确性、实时性及系统泛化能力。

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作者：情报员