CN119004191B 基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法与系统 （山东大学）

基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方用最终的随机森林模型预测不良地质体类型的发明通过贝叶斯优化自动调整随机森林模型的2对预处理后的地质数据进行分析并筛选的过程包括：使用方差分使用贝叶斯优化算法优化随机森林模型的超参数，采用贝叶斯模型平均法对模型中对不良地质体位置及规模进行预测的过程包括：利用训练好的贝叶斯优2.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法，其特3.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法，其特4.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法，其特5.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法，其特3使用置信上界作为采集函数，每次迭代根据当6.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法，其特7.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法，其特征是，训练最终的随机森林模型的过程包括使用优化后的超参数训练最终的随机森林模数据采集模块，被配置为获取不同探测方法得到的地质数据，对预处理后的地质数据进行分析并筛选的过程包括：使用方差分用贝叶斯优化算法优化随机森林模型的超参数，采用贝叶斯模型平均法对模型中的决策预测与分析模块，被配置为利用最终的随机森林模对不良地质体位置及规模进行预测的过程包括：利用训练好的贝叶斯优4[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技5[0013]使用贝叶斯优化算法优化随机森林模型的超参数，采用贝叶斯模型平均法对模[0016]作为可选择的实施方式，对地质数据进行预处理的过程包括处理缺失值和异常[0023]使用置信上界作为采集函数，每次迭代根据当前超参数组合的结果更新代理模[0024]作为可选择的实施方式，采用贝叶斯模型平均法对模型中的决策树赋予权重的6[0026]使用每棵决策树的预测概率和后验概率对其进行加权平均，计算最终的分类概使用贝叶斯优化算法优化随机森林模型的超参数，采用贝叶斯模型平均法对模型中的决[0034]预测与分析模块，被配置为利用最终的随机森林模型预测不良地质体类型的概7[0042]图1是本发明实施例的基于贝叶斯改进随机森林的基于贝叶斯优化随机森林的隧[0043]图2是本发明实施例的基于贝叶斯改进随机森林的基于贝叶斯优化随机森林的隧[0049]根据图1，本实施例提供了一种基于贝叶斯改进随机森林的基于贝叶斯优化随机提供的基于贝叶斯优化的随机森林算法对隧道前方的不良地质体进行识别。[0052]收集包含不同地质段落及其不良地质类型的数据。从隧道施工现场的地质分析、8[0061]步骤4：通过贝叶斯优化调整随机森林模型的超参数（如决策树的数量、最大深[0062]具体地，通过贝叶斯优化调整决策树的数量最终选择100棵树和最大深度最终设k(xx')为协方差函数。[0074]每棵决策树hi的后验概率p(h;ID)根据贝叶斯定理计算：9[0087]根据图2，本实施例提供了一种基于贝叶斯改进随机森林的基于贝叶斯优化随机[0091]其中高斯过程代理模型用于贝叶斯优化；利用BMA法对各决策树的预测结果加权理器执行时实现如实施例一提供的基于贝叶斯改进随机森林的基于贝叶斯优化随机森林改进随