【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能隧道工程，尤其涉及一种融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法及系统。
技术介绍
1、在隧道工程领域，爆破振速控制是确保施工安全、周边建筑物结构稳定以及影响周边居民生活质量的核心环节，其中对振速峰值的有效预测更是重中之重。过去用到的预测方法主要依靠传统经验公式-萨道夫斯基公式或单一的机器学习模型，易造成参数泛化性差及多因素耦合影响无法体现等问题，除此之外还有通过数值模拟计算进行预测，该方法复杂度高、计算耗时长，难以适应实际工程的需要。近来，机器学习技术逐步应用于工程领域，例如bp神经网络、支持向量机等，但其预测精度往往受限于模型结构单一、参数优化不足，尤其在多因素耦合下的动态关联性分析不足，未能充分利用智能算法优化模型性能，从而导致过拟合或欠拟合现象。
2、xgboost算法凭借其梯度提升决策树的集成优势，在非线性数据建模中表现出卓越的预测效率与精度。但该模型的性能很大程度上取决于超参数的设置，传统的超参数优化方法难以找到全局最优解，而麻雀搜索算法（ssa）作为一种新型群体智能优化算法，通过模拟生物群体觅食...
【技术保护点】
1.一种融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法，其特征在于，在步骤S1中，采集爆破参数及历史振动监测数据，包括：在多源数据采集中爆破振动监测，采用爆破测振仪同时测定质点振动相互垂直的三个分量，将三个方向的振动速度分量进行矢量合成得到总振速，作为模型训练的输出变量，计算公式为：
3.根据权利要求1所述的融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法，其特征在于，在步骤S3中，初始化XGBoost超参数，包括：
4.根据权利要求3所述的融合多...
【技术特征摘要】
1.一种融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法，其特征在于，在步骤s1中，采集爆破参数及历史振动监测数据，包括：在多源数据采集中爆破振动监测，采用爆破测振仪同时测定质点振动相互垂直的三个分量，将三个方向的振动速度分量进行矢量合成得到总振速，作为模型训练的输出变量，计算公式为：
3.根据权利要求1所述的融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法，其特征在于，在步骤s3中，初始化xgboost超参数，包括：
4.根据权利要求3所述的融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法，其特征在于，利用ssa算法对xgboost超参数进行迭代优化，包括：
5.根据权利要求4所述的融合多因素智能优化的隧道爆破振速预测方法，其特征在于，追随者位置更新的计算公式为：
6.根据权利要求4所述的融合多因素智能优化的隧道爆破振速预...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏会锋，耿文龙，曹林闯，李鹏超，何瑞江，张宗谦，郭可策，程宁，孔德浩，李晨睿，杨卓而，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：
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