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摘要：本发明属于地质体识别领域，提供了一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法与系统，获取不同探测方法得到的地质数据，并对地质数据进行预处理；对预处理后的地质数据进行分析并筛选，提取其中与不良地质相关的特征；构建随机森林模型，对不良地质体进行初步分类；使用贝叶斯优化算法优化随机森林模型的超参数，采用贝叶斯模型平均法对模型中的决策树赋予权重，训练最终的随机森林模型；利用最终的随机森林模型预测不良地质体类型的概率，并对不良地质体位置及规模进行预测。本发明通过贝叶斯优化自动调整随机森林模型的超参数，提高了识别的实时性和准确性，减少了施工中的风险和经济损失。
主权项：1.一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法，其特征是，包括以下步骤：获取不同探测方法得到的地质数据，并对地质数据进行预处理；对预处理后的地质数据进行分析并筛选，提取其中与不良地质相关的特征；构建随机森林模型，对不良地质体进行初步分类；使用贝叶斯优化算法优化随机森林模型的超参数，采用贝叶斯模型平均法对模型中的决策树赋予权重，训练最终的随机森林模型；利用最终的随机森林模型预测不良地质体类型的概率，并对不良地质体位置及规模进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法与系统
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