一种基于PINN-XGBoost模型的岩石力学特性预测方法及系统

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一种基于PINN-XGBoost模型的岩石力学特性预测方法及系统
申请号:CN202511018709
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120809018A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种基于PINN‑XGBoost模型的岩石力学特性预测方法及系统,涉及岩石工程技术领域,包括如下步骤:获取岩石力学参数的实验数据,并根据实验数据生成仿真数据;对所述仿真数据进行处理,获得待预测数据集;构建预测模型,将待预测数据集输入训练好的预测模型,输出最终预测值;其中,所述预测模型包括物理约束模型和XGBoost模型;所述预测模型包括物理约束模型和XGBoost模型。本发明使用物理约束神经网络(PINN)作为基础预测模型,确保预测结果符合岩石力学规律,在PINN的基础上,叠加XGBoost模型进行集成预测,进一步提升岩石力学特性预测精度。
技术关键词
XGBoost模型 岩石力学参数 仿真数据 内摩擦角 构建预测模型 特性预测方法 岩石工程技术 生成对抗网络 处理器 物理 数据处理模块 计算机程序产品 统计特征 预测系统 输出模块 可读存储介质 存储器