一种基于机器学习的堆石坝料级配预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的堆石坝料级配预测方法首先使用相机在实验室规模上获取堆石颗粒的图像，然后采用图像实例分割算法来提取颗粒粒度统计数据。根据不同粒径的百分比分布与分形维数的关系，建立了回归预测模型。利用一种新的优化算法对预测模型参数进行微调，以预测分形维数，然后根据分形维数对每个粒径的百分比进行逆推，生成颗粒级配曲线。最后，在施工现场尺度上验证了所提方法的有效性。本发明展现出高度的准确性以及优秀的泛化能力，证实了其在实现堆石级配快速无损检测方面的有效性；能够在5分钟内完成对施工区域的级配快速判定，极大地满足了现代工程对于高效率和高精度的要求。