一种基于机器学习的堆石料模型参数快速预测方法及系统

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一种基于机器学习的堆石料模型参数快速预测方法及系统
申请号:CN202510958024
申请日期:2025-07-11
公开号:CN120766838A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的堆石料模型参数快速预测方法及系统,方法包括获取堆石料的物理参数和堆石料邓肯‑张E‑B模型参数作为原始样本数据集;对原始样本数据集进行扩充并进行标准化;将标准化数据集进行划分;基于数据集构建堆石料邓肯‑张E‑B本构模型参数预测模型;对堆石料邓肯‑张E‑B本构模型参数预测模型进行优化,得到堆石料邓肯‑张E‑B本构模型参数快速预测模型;根据堆石料邓肯‑张E‑B本构模型参数快速预测模型对堆石料进行快速预测得到邓肯‑张E‑B模型参数。本发明采用上述方法,克服了三轴试验周期长、成本高和反演分析方法在工程竣工前难以获得有效数据以支持其反演的固有缺陷。
技术关键词
石料 Copula函数 扩充模块 粒子群优化算法 数据 累积分布函数 样本 输入模块 物理特征参数 集成学习算法 预测系统 正态分布函数 决策树桩 力学 指数 弱分类器