CN119472526A 基于数字孪生和联邦学习的盾构隧道风险预警方法及系统 （山东大学）_第1页
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基于数字孪生和联邦学习的盾构隧道风险本发明公开了基于数字孪生和联邦学习的2构机生产方客户端将盾构设备参数经同态加密处理后传输给盾构隧道施工方客户端和第盾构机生产方客户端、盾构隧道施工方客户端、第三方客户端和中央服各参与方将各自盾构施工风险预警模型的模型参数发各参与方根据参数的平均值更新自身的模型，并基于更新后的模型实现盾构施工风险预34s5所述各参与方根据参数的平均值更新自身的模型，并基于更新后的模型构机生产方客户端将盾构设备参数经同态加密处理后传输给盾构隧道施工方客户端和第盾构机生产方客户端、盾构隧道施工方客户端、第三方客户端和中央服各参与方将各自盾构施工风险预警模型的模型参数发各参与方根据参数的平均值更新自身的模型，并基于更新后的模型实现盾构施工风险预6施工方客户端将获取的数据经同态加密处理后传输给盾构机生产方客户端和第三方客户7施工方客户端将获取的数据经同态加密处理后传输给盾构机生产方客户端和第三方客户[0018](1)本发明中的边缘计算系统部署在靠近数据源的网络边缘侧，直接在数据源附[0019](2)本发明的盾构数字孪生系统通过构建物理世界与数字空间的映射关系，可以8构隧道施工方客户端将获取的数据经同态加密处理后传输给盾构机生产方客户端和第三9[0065]根据地质勘察结果在三维地质建模分析软件EVS(EarthVolumetricStudio)软级预测。根据前期地质勘察数据与盾构机历史掘进参数建立地层类别预测模型的数据库，BiLSTM模型的输出值是地表沉降预测结果；当CNN‑BiLSTM模型的损失函数值降到最小值，[0092]在模型的训练过程中，所述长短期记忆神经网络模型LSTM的输入值是刀盘扭矩、束条件中的参数最大最小值需要根据具体的[0114]所述的联邦学习方法是各个参与方与中央服务器之间持续的动态的学习更新过施工方客户端将获取的数据经同态加密处理后传输给盾构机生产方客户端和第三方客户

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