基于深度学习的空间变异性软岩隧道变形预测方法及系统

本发明提出了一种基于深度学习的空间变异性软岩隧道变形预测方法，属于隧道变形预测技术领域，包括：构建围岩参数数据库，采用赤池信息准则确定不同围岩参数的最优边缘分布；构建基准数值初始模型，生成相关标准均匀分布随机场；对相关标准均匀分布随机场进行等概率转换生成互相关非高斯分布随机场；将非高斯分布随机场的数据矩阵编码为参数场图像；采用训练好的变形预测模型对所述参数场图像进行软岩隧道变形的预测。本发明突破参数独立假设限制，精准表征多参数耦合空间变异性，显著提升预测精度。