基于可解释超级学习器的料场开挖进度预测及管控方法

本发明公开了一种基于可解释超级学习器的料场开挖进度预测及管控方法，主要包括：首先，通过模拟开挖块流水作业施工工艺，建立开挖进度预测仿真模型，并通过正交实验确定多组开挖方案，基于仿真模型计算构建开挖进度多因素预测数据集；其次，基于开挖进度多因素预测数据集，训练多因素影响下开挖进度预测超级学习器模型，实现开挖进度快速预测；最后，结合SHAP方法量化不同特征因素对开挖进度的影响，实现开挖进度的致因分析，指导实际施工。本发明可以更为全面准确地预测料场开挖施工工期，量化了料场开挖施工进度的影响因素对工期的影响，致因分析决策过程中考虑了多因素耦合作用下对料场开挖施工进度的影响，预测影响因素的结果更为可靠。