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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明涉及地下洞室施工安全技术领域，具体涉及一种多因素驱动的地下洞室施工中多源有害气体浓度预测方法，包括：收集地下洞室施工现场数据，包括有害气体浓度监测值以及与有害气体浓度值具有联系的因素，包括湿度、温度以及大气压；对收集的数据进行预处理；使用预处理后的数据构建机器学习有害气体浓度预测模型；基于机器学习有害气体浓度预测模型进行有害气体浓度预测；分析预测有害气体浓度的重要影响因素及重要时间节点。该预测方法能够实现有害气体浓度预测。
主权项：1.一种多因素驱动的地下洞室施工中多源有害气体浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：收集地下洞室施工现场数据，包括有害气体浓度监测值以及与有害气体浓度值具有联系的因素，包括湿度、温度以及大气压；步骤S2：对收集的数据进行预处理；步骤S3：使用预处理后的数据构建机器学习有害气体浓度预测模型；步骤S4：基于机器学习有害气体浓度预测模型进行有害气体浓度预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 多因素驱动的地下洞室施工中多源有害气体浓度预测方法
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