基于机器学习的岩体强度特征预测方法、系统及存储介质

本发明提供基于机器学习的岩体强度特征预测方法、系统及存储介质，涉及岩土工程技术领域，本发明旨在通过集成多个卷积神经网络模型和采用Bagging方法，结合随机森林进行特征选择，以提高岩体强度预测的准确性和稳定性。该方法首先利用随机森林算法对岩体数据进行特征重要性评估，筛选出关键特征子集，然后训练多个卷积神经网络模型，并通过Bagging集成这些模型的预测结果，以获得最终的岩体强度预测。与现有技术相比，本方案通过特征选择和模型集成显著提高了预测的准确性和模型的泛化能力，同时增强了处理大规模数据集的能力，为岩土工程设计和施工安全提供了科学依据和技术支持。