一种基于实验和机器学习的粉土生物矿化抑尘方法

本发明公开了一种基于实验和机器学习的粉土生物矿化抑尘方法，包括如下步骤：S1：获取土样，对样本的土性参数测试记录；S2：配比多份生物矿化抑尘剂；S3：将土样与生物矿化抑尘剂进行混合，混合反应完全后对测试土样、工程特性实验，获取并记录其工程性质参数；S4：建立训练子系统，构建预测模型；S5：根据新采集的粉土样本数据，调用预测模型进行加固效果的实时预测，并对预测结果进行解读、分析和可视化展示。有益效果在于：结合了实验研究和机器学习技术，通过综合考虑生物矿化抑尘剂配方、现场土质条件和场地环境等因素的影响，该系统能够预测生物矿化抑尘效果，为黄泛区粉土地基生物矿化抑尘提供科学依据。