一种隧道爆破效果小样本回归预测方法

本申请提供了一种隧道爆破效果小样本回归预测方法，具体包括以下步骤：获取整理爆破前的特征数据与爆破后的爆破效果数据；对数据进行数据归一化处理，并利用灰色关联度分析选取回归预测模型的输入特征；建立生成对抗网络模型，对训练数据集进行增广扩充；建立爆破效果多核高斯过程回归预测模型；基于多策略集成优化的麻雀算法搜索预测模型超参数；基于最优参下的预测模型，对新的爆破效果进行预测。本发明有效改善了爆破工程数据收集困难，样本数量较少的同时数据呈现出优效果样本多、差效果样本少的不均衡问题。提升了爆破效果的预测精度与预测效率，最大可能的提高爆破效果预测的泛化能力，保障工程项目建设安全与效率。