基于改进深度学习的固化土强度预测方法及相关装置

本申请公开了一种基于改进深度学习的固化土强度预测方法及相关装置，预测方法包括：将待预测的土样基本物理特性参数和固化试验制样参数输入预先训练完成的深度学习神经网络模型，输出土样强度指标预测结果；模型的构建和训练方法包括：获取样本数据集；预处理；构建多层神经网络架构，基于样本数据集确定最优隐含层层数和最优隐含层节点数，得到目标神经网络；采用样本数据集优化目标神经网络的权重，得到训练完成的深度学习神经网络模型。本申请采用双级优化机制，实现了模型结构与模型权重的全局寻优，显著提高了预测效果，提高了模型训练效率，创新性地引入可解释机器学习技术，为渣土和泥浆的资源化利用的智能化提供了创新性解决方案。