公开(公告)号：CN112146748B

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202010916064.1

申请日：2020-09-03

Applicant: 深圳大学

Inventor： 苏栋 ,  吴泽雄 ,  雷国平 ,  陈湘生 ,  庞小朝 ,  杨当福

IPC: G01H17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合隧道与地表监测数据定位隧道周围振动源的方法，方法包括步骤：获取振动源对应的振动信号数据、隧道埋深以及土体参数；其中，所述振动信号数据包括：地表测点的振动信号数据和衬砌测点的振动信号数据；提取所述振动信号数据的信号特征；将所述信号特征、所述隧道埋深以及所述土体参数输入训练好的神经网络，通过所述训练好的神经网络输出所述振动源的位置信息。由于通过大量样本训练得到训练好的神经网络，且结合隧道与地表监测数据，并将信号特征、隧道埋深以及土体参数输入训练好的神经网络，通过训练好的神经网络输出所述振动源的位置信息，可以准确的得到施工振动源的位置。

公开(公告)号：CN112146748A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202010916064.1

申请日：2020-09-03

Applicant: 深圳大学

Inventor： 苏栋 ,  吴泽雄 ,  雷国平 ,  陈湘生 ,  庞小朝 ,  杨当福

IPC: G01H17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合隧道与地表监测数据定位隧道周围振动源的方法，方法包括步骤：获取振动源对应的振动信号数据、隧道埋深以及土体参数；其中，所述振动信号数据包括：地表测点的振动信号数据和衬砌测点的振动信号数据；提取所述振动信号数据的信号特征；将所述信号特征、所述隧道埋深以及所述土体参数输入训练好的神经网络，通过所述训练好的神经网络输出所述振动源的位置信息。由于通过大量样本训练得到训练好的神经网络，且结合隧道与地表监测数据，并将信号特征、隧道埋深以及土体参数输入训练好的神经网络，通过训练好的神经网络输出所述振动源的位置信息，可以准确的得到施工振动源的位置。