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龙图腾网获悉中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利一种用于软岩地区隧道施工的围岩变形预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119475122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510072610.0，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种用于软岩地区隧道施工的围岩变形预测方法是由韩松;鲁舟洋;陈宗刚;孟磊;郑晓杰;岳想平;潘伟;杨卫;吴克凡设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于软岩地区隧道施工的围岩变形预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于软岩地区隧道施工的围岩变形预测方法，属于围岩变形预测技术领域，能够解决现有技术在软岩地区进行围岩变形预测的准确性较低的问题。所述方法包括：S1、根据隧道的围岩监测网络，对梯度提升决策树算法的目标函数中的多个损失函数分别添加自适应权重项，得到改进的梯度提升决策树算法；多个损失函数与监测网络中的多个监测点一一对应；S2、利用围岩监测网络采集的围岩监测数据，对改进的梯度提升决策树算法进行训练，得到隧道的围岩变形预测模型；S3、利用围岩变形预测模型预测隧道的围岩变形情况。本发明用于预测围岩变形。

本发明授权一种用于软岩地区隧道施工的围岩变形预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于软岩地区隧道施工的围岩变形预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、根据隧道的围岩监测网络，对梯度提升决策树算法的目标函数中的多个损失函数分别添加自适应权重项，得到改进的梯度提升决策树算法；多个损失函数与所述监测网络中的多个监测点一一对应； S2、利用所述围岩监测网络采集的围岩监测数据，对所述改进的梯度提升决策树算法进行训练，得到所述隧道的围岩变形预测模型； S3、利用所述围岩变形预测模型预测所述隧道的围岩变形情况； 所述改进的梯度提升决策树算法的目标函数的表示式为： ， 式中，为改进的梯度提升决策树算法的目标函数，为监测点的损失函数，为监测点的真实变形量，为监测点的预测变形量，为对监测点的预测变形量具有影响的特征，为监测点的总数，为监测点的损失函数的自适应权重项，为正则化项，和为正则化参数，为特征的总数，为特征的重要性权重，为指示函数； 所述S2具体为： S21、将所述围岩监测数据划分为训练集和测试集，并利用所述训练集对所述改进的梯度提升决策树算法进行训练，得到训练后的改进算法； S22、利用所述测试集对所述训练后的改进算法中的多个自适应权重项进行调整，得到所述隧道的围岩变形预测模型。

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