一种多算法融合机器学习模型的岩石单轴抗压强度预测方法

本发明公开了一种多算法融合机器学习模型的岩石单轴抗压强度预测方法，包括如下步骤：利用灰色关联度分析法计算分析得出与岩石单轴抗压强度相关性较高的特征参数，作为岩石单轴抗压强度预测模型的输入特征参数；对牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)三种算法进行融合，建立预测岩石单轴抗压强度的NRBO‑CNN‑LSTM模型。划分训练集和预测集，对NRBO‑CNN‑LSTM预测模型进行训练预测。本发明提供的岩石单轴抗压强度预测方法可以避免现有的经验公式法和室内实验方法存在的准确率低，耗费人力物力大等弊端，使获取岩石单轴抗压强度更加高效便捷。