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一种用于穿越工程隧道变形预测的多源加本发明公开了一种用于穿越工程隧道变形骤S2、对设计数据进行处理获得初始输入集S4的权重进行组合并作为输入集的特征；步骤得到可反应穿越工程特点并有利于机器学习算2步骤S1、获取穿越工程的设计数据以及对应步骤S2、根据步骤S1中设计数据的特征将设计数据步骤S5、将步骤S3及S4中的权重进行组合并将其作为输入集其中，所述步骤S3中信息源权重为衡量不同数据来源重要度的其中，所述步骤S4中适应性权重为衡量数据与典型工况的接近2.如权利要求1所述的一种用于穿越工程隧道变形预测的多源加权训练集构建方法，步骤S2.1、筛选设计特征为非数值型的数据并组成数据集FeatureSet，数据集3.如权利要求1所述的一种用于穿越工程隧道变形预测的多源加权训练集构建方法，34.如权利要求1所述的一种用于穿越工程隧道变形预测的多源加权训练集构建方法，排序比较法，对数据来源的重要程度进行排序，从数据集中不5.如权利要求1所述的一种用于穿越工程隧道变形预测的多源加权训练集构建方法，6.如权利要求5所述的一种用于穿越工程隧道变形预测的多源加权训练集构建方法，7.如权利要求1所述的一种用于穿越工程隧道变形预测的多源加权训练集构建方法，9.如权利要求8所述的方法，其中，所述机器学习算法选自ANN、CNN、XGboost以及45[0003]对于穿越工程的隧道变形，大量的工程实践与学者研究积累了诸多有价值的数[0009]步骤S2、根据步骤S1中设计数据的特征将其分为数值型的数据和非数值型的数6[0015]步骤S2.1、筛选特征为非数值型的数据并组成数据集FeatureSet，数据集7率为负数截距为正数的一次函数或其他值域为正数[0036](1)累加法，规定分项权重占组合权重的比例，将按比例累加的结果作为组合权[0041]另外，本发明还提供了基于机器学习算法的穿越工程隧道变形预测方法以及系[0044](2)本发明针对穿越工程特点，在满足学习算法使用要求的前提下对训练集中样[0045]图1为根据本发明实施方案的用于穿越工程隧道变形预测的多源加权训练集构建[0046]图2为根据本发明实施方案的用于穿越工程隧道变形预测的多源加权训练集构建方法中的初始输入集DatasetV1生8隧道变形预测的多源加权训练集构建方法。如附图1所示，本发明的方案可以包括以下步[0051]步骤S2、根据步骤S1中设计数据的特征将其分为数值型的数据和非数值型的数[0053]数值型的数据组成数据集ASet的步骤包括筛选特征为数值型的数据并组成数据[0055]步骤S2.1、筛选特征为非数值型的数据并组成数据集FeatureSet，数据集此组成特征总数m＝3的FeatureSet数据集，三个特征的数据集分别对应FeatureSet1、FeatureSet112无……例的取值，得到在状态特征表示下的数据集Conditi2＝4个状态特征并分9[0081]进一步地，本发明还提供了一种基于机器学习算法的穿越工程隧道变形预测方[0083]上述对实施例

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