[发明专利]基于机器学习的岩体表征单元体积数值预测方法及系统

摘要

本发明属于岩体体积数值预测领域，提供了一种基于机器学习的岩体表征单元体积数值预测方法及系统。其中，该方法包括基于预先构建的合成岩体模型，获取多组岩体力学性质参数下的表征单元体积，得到样本数据集；对样本数据集进行归一化处理，并将岩体力学性质参数作为输入样本，将表征单元体积作为输出样本；将归一化处理后的设定数量的样本数据集用于训练模型，得到表征单元体积模型，建立岩体力学性质参数与表征单元体积之间的非线性数学关系；将归一化处理后的剩余样本数据集用于测试模型，通过回归分析指标，定量判断模型预测的准确性；基于岩体表征单元体积预测模型及工程岩体力学性质参数，预测出工程岩体表征单元体积，作为数值模拟的基本单元。