基于机器学习的岩石破坏时间预测方法、装置和设备

本发明的实施例提供了基于机器学习的岩石破坏时间预测方法、装置和设备。所述方法包括构建卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络和物理约束神经网络；获取岩石力学特性数据进行预处理，通过第一训练集对所述卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络和物理约束神经网络进行训练，得到第一模型；将第一测试集输入第一模型，输出最优解结果的峰值应力，得到其对应的应变，生成第二训练集和第二测试集；通过第二训练集对第一模型进行训练，得到第二模型；将第二测试集输入第二模型，输出第二预测结果。通过在CNN的基础上加入BiLSTM，结合PINN，不仅能够从数据中学习模式，还能够遵循物理规律，提高模型的准确性和泛化能力。