基于机器学习的隧洞施工安全与成本多目标协同支护优化方法

本发明公开的基于机器学习的隧洞施工安全与成本多目标协同支护优化方法，具体包括以下步骤：步骤1，获取多种支护参数、围岩特征以及隧洞埋深的取值范围，利用均匀试验设计法构建计算方案，通过数值模拟软件对不同计算方案进行仿真计算，得到多维度数据库；步骤2，将多种支护参数、围岩特征以及隧洞埋深为输入，隧洞稳定性评价指标为输出，构建映射模型；步骤3，建立考虑围岩稳定及支护成本的隧洞支护参数数学优化模型，利用模拟退火优化算法在设定的支护参数取值范围内调整支护参数，得到优化模型的最优解。本发明提供的基于机器学习的隧洞施工安全与成本多目标协同支护优化方法，实现了在保证隧洞安全的条件下降低了支护成本。