张小明
前端开发工程师
隧道爆破超欠挖预测模型及爆破参数优化方法研究
本文针对隧道钻爆法施工中难以避免的超欠挖问题，提出了一种结合深度学习和机器学习的预测与优化方法。首先，通过分析施工质量、爆破参数和地质条件等多因素影响，建立了包含施工质量评分的超欠挖影响因素体系。其次，采用CTGAN对原始数据进行增强，缓解数据量不足和不平衡问题。然后，基于生成数据集和原始数据集，分别训练RF、XGBoost、LightGBM和CatBoost四种机器学习模型，实验表明XGBoost在增强数据上表现最佳。最后，以XGBoost为适应度函数，使用改进的麻雀搜索算法SSASC优化爆破参数，现场验证显示超挖量平均下降37%，优化效果显著。
以下是基于论文内容，使用Python完整复现的代码，包括：
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李华
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李华
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李华
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李华
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李华
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李华