一种基于LCA和MLP神经网络模型的隧道施工碳排放预测方法

本发明提供一种基于LCA和MLP神经网络模型的隧道施工碳排放预测方法，包括以下步骤：（1）将隧道施工过程划分为材料生产、运输和施工阶段，基于碳排放因子法分阶段量化各阶段碳排放量，并累加得到总碳排放量；（2）从施工设计参数和地质条件中提取初始影响因素，通过单变量回归分析筛选显著性变量，并结合SHAP值贡献度量化对围岩等级进行细化分析；（3）以所述I级关键指标为输入变量，构建MLP神经网络模型，并通过超参数调优优化模型性能；（4）基于优化后的MLP模型权重矩阵与SHAP值分析结果，生成多变量非线性经验公式，所述经验公式通过结合线性项、非线性项及变量交互项，将模型预测结果转化为适用于隧道施工碳排放的快速估算工具。