一种基于深度学习的注浆参数选型优化方法及系统

本发明公开一种基于深度学习的注浆参数选型优化方法及系统，属于隧道注浆技术领域，对预处理后的地质条件和施工条件数据进行特征提取，并对提取的特征进行降维，得到低维的特征数据；对低维的特征数据进行初步重要性评估，得到特征重要性评分；将特征重要性评分高于设定阈值的特征输入至预先训练好的全局优化模型，得到注浆效果评分；将注浆效果评分和该注浆效果对应的特征数据输入至预先训练好的局部微调模型，得到注浆参数的微调值。采用“全局优化模型+局部微调模型”的双重结构，分别针对注浆参数的全局优化和局部微调进行设计，这种分层次的模型设计使得系统在复杂的施工条件下能够更好地适应变化，提升了整体注浆效果的稳定性和可靠性。