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摘要：本发明公开一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，涉及智能数据分析技术领域；包括：步骤1：收集海底隧道的多元信息，步骤2：针对收集的多元信息进行整合与分析，步骤3：采用随机森林RandomForest监督学习算法训练风险识别模型：使用预处理后的数据特征形成数据集，利用数据集中训练集数据训练模型，并通过交叉验证调整模型的超参数以优化模型性能；分析风险识别模型中各个数据特征的重要性，确定哪些特征最能影响风险评估，设定阈值:设置阈值以区分正常与异常情况，进行风险量化：通过风险识别模型输出的概率值或分类结果来量化风险等级；步骤4：利用风险识别模型根据采集的多元信息获取概率值或分类结果，根据概率值或分类结果获取对应的风险等级，步骤5：根据不同的风险等级制定相应的应对措施。

主权项：1.一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，其特征是包括：步骤1：收集海底隧道的多元信息，所述多元信息包括地质数据、环境数据、施工状态信息，所述地质数据涵盖软弱底层、破碎带与断层、渗透性地层、地震带信息，所述环境数据涉及天气、温度、湿度、潮汐数据，所述施工状态信息分为爆破开挖、隧道喷浆、支护施工信息，步骤2：针对收集的多元信息进行整合与分析：步骤21：进行多元信息预处理，步骤22：根据预处理后的多元信息进行数据特征提取与选择，步骤23：将选择后的数据特征进行数据融合：使用相似性度量匹配不同数据源之间的模式；进行一致性校验，确保融合后的数据在逻辑上一致；根据数据类型和应用场景使用加权平均融合规则融合数据，步骤24：针对融合数据进行分析：对融合数据进行描述性统计分析，了解融合数据的基本属性，并应用预测分析揭示融合数据间的潜在联系；步骤3：采用随机森林RandomForest监督学习算法训练风险识别模型：使用预处理后的数据特征形成数据集，利用数据集中训练集数据训练模型，并通过交叉验证调整模型的超参数以优化模型性能；分析风险识别模型中各个数据特征的重要性，确定哪些特征最能影响风险评估，设定阈值:设置阈值以区分正常与异常情况，进行风险量化：通过风险识别模型输出的概率值或分类结果来量化风险等级；步骤4：利用风险识别模型根据采集的多元信息获取概率值或分类结果，根据概率值或分类结果获取对应的风险等级，步骤5：根据不同的风险等级制定相应的应对措施。

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