一种基于机器学习的隧道围岩强度超前预测方法

本发明提供一种基于机器学习的隧道围岩强度超前预测方法，包括以下步骤：对多种风化岩石进行元素测试和抗压抗拉试验，建立实验数据库；通过统计采样生成强度参数和单元参数，并进行数值模拟，构建模拟数据库；根据实验与模拟数据，分别训练元素含量与试验结果、模拟输入与输出之间的映射模型；以模型误差最小为目标，构造目标函数，并结合待测岩石的元素数据，利用优化算法建立参数匹配机制，获得最优计算参数；最后依据现场元素测试预测参数并进行围岩建模与变形分析，为施工风险判断提供支持。