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龙图腾网获悉长江勘测规划设计研究有限责任公司;十堰市城市水源有限责任公司申请的专利岩体条件预测方法及装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120105002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510158711.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权岩体条件预测方法及装置、设备及存储介质是由伯音;张莹;张鹏;章铁军;郭晓刚;石湛;夏磊;莫垚设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本岩体条件预测方法及装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种岩体条件预测方法及装置、设备及存储介质。包括：获取隧道掘进机的原始掘进数据及原始掘进数据对应的岩体状态等级，作为原始数据；根据原始数据进行特征筛选和特征构建，形成模型训练数据集；根据模型训练数据集，采用多个机器学习模型训练算法进行模型训练，在模型训练过程中，采用通过纵横交叉策略改进后的北方苍鹰优化算法，优化模型训练过程中的超参数；根据训练得到的多个机器学习模型的模型性能，将模型性能最好的机器学习模型作为岩体条件预测模型;获取隧道掘进机的原始掘进数据；对原始掘进数据进行特征筛选和特征构建，形成掘进数据集；将掘进数据集输入至岩体条件预测模型中，预测岩体条件。

本发明授权岩体条件预测方法及装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种岩体条件预测方法，其特征在于，包括： 获取隧道掘进机的原始掘进数据及原始掘进数据对应的岩体状态等级，作为原始数据； 根据原始数据进行特征筛选和特征构建，形成模型训练数据集； 根据模型训练数据集，采用多个机器学习模型训练算法进行模型训练；在模型训练过程中，采用通过纵横交叉策略改进后的北方苍鹰优化算法，优化模型训练过程中的超参数； 根据训练得到的多个机器学习模型的模型性能，将模型性能最好的机器学习模型作为岩体条件预测模型； 获取隧道掘进机的原始掘进数据； 将隧道掘进机的原始掘进数据进行特征筛选和特征构建，形成掘进数据集； 将掘进数据集输入至岩体条件预测模型中，预测掘进过程中的岩体条件； 采用通过纵横交叉策略改进后的北方苍鹰优化算法，优化模型训练过程中的超参数，包括： 步骤1，初始化北方苍鹰种群，，所述表示北方苍鹰的种群矩阵，表示第个北方苍鹰的位置，所述表示第个北方苍鹰的第维的位置，北方苍鹰的每一维的位置表示一种超参数的值； 步骤2，根据北方苍鹰的位置确定北方苍鹰对应的机器学习模型的某一模型性能指标的数值，作为适应度值；模型性能指标包括准确率和召回率的加权平均、准确率、接受者操作特征曲线的曲线下面积中的任意一个； 步骤3，采用公式、、进行猎物识别和攻击操作；表示第个北方苍鹰进行猎物识别和攻击操作后第维的新位置；表示第个北方苍鹰的适应度值；表示第个北方苍鹰的猎物的位置；表示第个北方苍鹰的猎物的第维的位置；表示第个北方苍鹰的猎物的适应度值；表示第个北方苍鹰进行猎物识别和攻击操作时的目标更新位置；表示进行猎物识别和攻击操作时第个北方苍鹰的目标更新位置的适应度值；为内的随机数；为随机数1或2； 步骤4，采用公式，进行追逐与逃生操作；其中，表示第个北方苍鹰进行追逐与逃生操作后第维的新位置；表示第个北方苍鹰进行追逐与逃生操作时的目标更新位置；表示第个北方苍鹰进行追逐与逃生操作时目标更新位置的适应度值；表示当前迭代次数；表示最大迭代次数； 步骤5，将步骤2中的北方苍鹰的位置和步骤4得到的北方苍鹰的位置进行横向交叉操作； 步骤6，对步骤2中的北方苍鹰的位置进行纵向交叉操作； 步骤7，比较步骤6在纵向交叉前后北方苍鹰的适应度值，将适应度值高的北方苍鹰保留； 步骤8，重新进行步骤2至步骤7，直至满足最大迭代次数时，输出适应度值最高的北方苍鹰的坐标，作为机器学习模型的超参数组合； 将步骤2中的北方苍鹰的位置和步骤4得到的北方苍鹰的位置进行横向交叉操作，包括： 根据公式、将步骤2中的北方苍鹰的位置和步骤4得到的北方苍鹰的位置的第维进行横向交叉；其中，表示步骤2中的第个北方苍鹰的第维位置；表示步骤4得到的第个北方苍鹰的第维位置；表示步骤2中的第个北方苍鹰进行横向交叉得到的子代个体的第维；表示步骤4得到的第个北方苍鹰进行横向交叉得到的子代个体的第维；和为之间的随机数； 对步骤2中的北方苍鹰的位置进行纵向交叉操作，包括： 根据公式将步骤2中的北方苍鹰的第维和第维进行纵向交叉；其中，为将步骤2中的北方苍鹰的第维和第维进行纵向交叉后得到的子代个体的第维。

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