摘要
本发明涉及土木工程技术领域,具体涉及一种隧道大变形的分级预测方法及相关产品,包括数据收集与预处理、特征选择与指标分析、模型选择与训练、模型优化与调整以及变形预测等步骤;本发明在预处理阶段滤除了数据中的噪声,并提取了不同尺度下的关键信息,确保了输入数据的高质量;通过互信息和mRMR算法选择最具代表性的特征,减少了模型复杂度的同时提高了模型的泛化能力;通过SVM模型结合组合参数优化算法,能够快速搜索出最优超参数,提升了模型在不同环境下的预测性能;最终,通过实时变形数据输入,本发明可实现对隧道变形的精准分级预测,为工程管理和决策提供了重要参考,提升了隧道结构的安全性与可靠性。
技术关键词
分级预测方法
隧道大变形
参数优化算法
超参数
非线性支持向量
数据
变量
冗余
特征选择
构建预测模型
土木工程技术
支持向量机
计算机程序产品
隧道结构
特征数
噪声
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