一种基于超前钻探数据的隧道围岩二维质量评价方法

    公开(公告)号:CN113779880A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111040028.4

    申请日:2021-09-06

    IPC分类号: G06F30/27 G06K9/62 G06F119/02

    摘要: 本发明涉及隧道工程技术领域,特别涉及一种基于超前钻探数据的隧道围岩二维质量评价方法,包括步骤一,通过超前钻探技术对待挖掘隧道进行随机采样,获取待挖掘隧道的钻探数据并进行预处理;钻探数据包括推进速度、推进力、扭矩和旋转速度四项指标;步骤二,将预处理后的钻探数据输入到预先搭建的CC‑GA‑XGBoost模型进行二维质量评价,输出二维质量评价结果,评价结果包括围岩完整程度和围岩等级两个维度,围岩完整程度的评价结果包括较完整、较破碎、破碎和泥质填充空腔,围岩等级的评价结果包括Ⅲ、Ⅳ与Ⅴ级;其中CC‑GA‑XGBoost模型是采用GA算法对XGBoost模型进行训练后调用CC算法进行多标签分类的模型。实现模型超参数自动寻优与多标签输出,降低建模难度,提高预测准确度。

    一种基于定量属性特征融合的探地雷达图像自动解译方法

    公开(公告)号:CN117554954A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311637350.4

    申请日:2023-12-01

    IPC分类号: G01S13/88

    摘要: 本发明涉及雷达图像解译技术领域,特别涉及一种基于定量属性特征融合的探地雷达图像自动解译方法,包括S1通过探地雷达采集原始待测数据;S2对所述待测数据均进行预处理,得到待测数据集;S3提取所述待测数据集的单道信号,并提取所述单道信号的定量属性特征,导入解译模型,得到自动解译及可视化结果;所述解译模型通过仿真数据集训练;所述仿真数据集通过对仿真数据进行预处理,分别提取其中各工况的单道信号,再提取相应的定量属性特征数据得到;所述仿真数据通过正演仿真模拟计算得出。通过对探地雷达图像底层的电磁波信号数据进行信号处理,获取定量属性信号数据,通过机器学习的方式实现数据融合与预测,实现探地雷达图像的高效自动解译。