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基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测

丁自伟 高成登 景博宇 黄兴 刘滨 胡阳 桑昊旻 徐彬 秦立学

西安科技大学学报2025，Vol.45Issue(1)：P.49-60,12.
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西安科技大学学报2025，Vol.45Issue(1)：P.49-60,12.DOI:10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2025.0105

基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测

丁自伟 1高成登 1景博宇 1黄兴 2刘滨 2胡阳 3桑昊旻 2徐彬 3秦立学4

作者信息

  • 1. 西安科技大学能源学院,陕西西安710054
  • 2. 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室,湖北武汉430071
  • 3. 淮南矿业(集团)有限责任公司顾桥煤矿,安徽淮南232001
  • 4. 江苏神盾工程机械有限公司,江苏淮安211600
  • 折叠

摘要

关键词

煤矿全断面掘进机/TBM掘进参数/Stacking集成算法/数据预处理/围岩强度预测

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

丁自伟,高成登,景博宇,黄兴,刘滨,胡阳,桑昊旻,徐彬,秦立学..基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测[J].西安科技大学学报,2025,45(1):P.49-60,12.

基金项目

国家自然科学基金项目(52074209) （52074209）

陕西省自然科学基础研究计划联合基金项目(2021JLM-06)。 （2021JLM-06）

西安科技大学学报

OA北大核心

1672-9315

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