雷宇

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基于混合深度学习方法的大直径泥水盾构隧道掌子面压力预测研究
《隧道建设（中英文）》2024年第11期2181-2189,共9页韩东 张明书 陶赞旭 雷宇 吴贤国 
国家自然科学基金项目(51778262,71571078,51308240);国家重点研发计划项目(2016YFC0800208)。
为提高盾构模型预测性能,以武汉长江隧道大直径泥水盾构隧道工程为背景和数据来源,基于图卷积网络(GCN)和长短期记忆神经网络(LSTM)构建掌子面压力预测模型,利用贝叶斯优化算法(BO)对预测模型的关键超参数进行寻优。采用SHAP方法对预测...
关键词：大直径泥水盾构 混合深度学习 隧道掌子面压力 BO-GCN-LSTM SHAP 
基于CatBoost-NSGA-Ⅲ算法的盾构姿态预测与优化
《中国安全科学学报》2024年第8期69-77,共9页吴贤国 刘俊 曹源 雷宇 李士范 覃亚伟 
国家自然科学基金资助(51378235,71571078,51308240);国家重点研发计划项目(2016YFC0800208);2021年度市教委科学技术研究计划青年项目(KJQN202103801)。
为解决盾构掘进过程中因盾构前倾变形、蛇形、轴线偏离及纠偏等影响施工安全性与高效性的问题,提出一种将类别型特征梯度提升(CatBoost)与第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相结合的盾构姿态多目标优化方法;以贵阳地铁为例,选取22个影...
关键词：类别型特征梯度提升(CatBoost) 第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ) 盾构姿态 多目标优化 重要性排序 
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