基于机器学习的桥梁技术状况预测方法及系统

本发明公开一种基于机器学习的桥梁技术状况预测方法及系统，属于机器学习技术领域，解决了桥梁技术状况准确预测与评估水平有待进一步提高的问题。通过对原始数据进行预处理，利用随机森林方法评估特征重要性后，采用Spearman方法计算相关系数并排除相关性较高的特征，减少数据中的多重共线性；利用SMOTETomek方法进行数据平衡处理，增加少数类样本；通过随机搜索算法对XGBoost模型进行参数调优后，采用XGBoost方法对桥梁技术状况等级进行预测。通过迭代训练决策树模型并优化目标函数，构建最终的集成学习模型。本发明能够更准确地预测桥梁技术状况，提高预测准确性和稳定性，适应性更强，效率更高。