基于附加质量法和机器学习的碾压密度预测方法及设备

本申请涉及堆石体压实质量无损检测领域，提供了基于附加质量法和机器学习的碾压密度预测方法及设备。该方法包括：获取测试点位对应的测试数据，测试数据是以附加质量法对测试点位进行测试得到的；将测试数据输入参数预测模型中，得到预测湿密度和预测含水率；基于预测湿密度和预测含水率确定测试点位对应的碾压密度；参数预测模型是使用数据集对初始模型进行训练得到的。通过采用上述方案，可以通过参数预测模型实现对附加质量法的测试数据的处理，以实现对湿密度和含水率的预测，从而可以通过参数预测模型综合考虑不同维度的因素的影响，避免线性回归模型的不足，进而确保最终密度预测的精度。