基于改进型机器学习算法的岩石抗剪强度预测方法及系统
申请号:CN202510565996
申请日期:2025-04-30
公开号:CN120409262B
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及数据分析技术领域,具体涉及基于改进型机器学习算法的岩石抗剪强度预测方法及系统。一种基于改进型机器学习算法的岩石抗剪强度预测系统,包括:数据采集模块和岩石抗剪强度分析模块。本发明通过易获取的纵波速度,密度,单轴抗压强度和单轴抗拉强度来预测岩石抗剪强度,可以无需三轴试验的复杂工作,并且在设置的岩石抗剪强度分析模型中设置物理嵌入输入层,通过物理规则的先验知识来对输入的特征进行扩展,解决了数据稀疏导致的预测准确率低的问题,使得预测更加准确;还设置了知识增强调整层,通过不同场景下的岩石抗剪强度预测方式作为先验知识来进行特征强化,能够在具备可解释性的前提下提升岩石抗剪强度预测的准确率。
技术关键词
岩石抗剪强度
改进型机器
学习算法
物理
分析单元
单轴抗压强度
内摩擦角
注意力机制
理论
矩阵
预训练模型
岩石试样
数据采集模块
预测系统
训练集
数据分析技术
分析模块
场景
网络