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申请/专利权人：中国水利水电第七工程局有限公司

摘要：本发明公开了一种基于Inception‑v4‑Kansformer多模块模型的岩溶地质区域预测方法，包括：S1、建立了基于实际隧道盾构工程的HSP地质雷达探测数据集，对数据进行归一化处理并分为测试集和训练集，并根据先验知识对探测图谱进行分类和标记；S2、构建了Inception‑v4‑Kansformer多模块模型，通过对标记好的地质雷达信号能谱图数据集进行训练，输出相应的分类类别，包括岩体破碎带、空腔溶洞、填充型溶洞和完整围岩；S3、将经过训练的模型与地质探测信号实时结合，接收地震反射波信号能谱图作为输入，输出当前信号所代表的地质类别。本发明能够获取地震反射波信号能谱图的特征，实现实时的探测信号和地质区域的预测模型，为盾构施工提供有力参考，从而提高了施工效率。

主权项：1.一种基于Inception-v4-Kansformer多模块模型的岩溶地质区域预测方法，其特征在于包括下列步骤：S1、数据获取：S11确定勘测区域：确定需要勘测的岩溶地质区域；S12配置安装设备：确保雷达设备和工具正常运行，将地质雷达设备配置为HSP模式，设置雷达频率和波特率；在勘测区域布置地质雷达设备，并进行天线的部署；S13启动雷达设备：启动地质雷达设备采集地下结构的雷达波反射信号；实时记录和存储返回数据，数据包括反射波的强度、时间和位置信息；S2、训练模型：S21数据预处理：对采集到的反射能谱图数据集进行归一化处理，提高模型的稳定性和泛化能力；S22模型构建：构建一个结合InceptionV4模块、Kolmogorov-ArnoldNetworksKAN、和TransformerInception-v4-Kansformer的地质雷达图像分类模型；S23数据集训练：使用标记的地质雷达信号谱图数据集训练神经网络；S24优化过程：利用反向传播算法和梯度下降优化算法，持续调整神经网络参数，使其逐渐收敛到最优状态；同时采用Dropout技术防止过拟合，确保模型在新数据上的泛化能力；S3、模型应用：S31实时数据输入：将实时采集的反射波信号谱图输入训练好的模型中；模型将这些数据作为输入，进行实时分析；S32模型输出：模型分析实时数据，输出当前信号所代表的地质类别，包括空腔溶洞、填充型溶洞或完整围岩，并进行定义标记；S33结果验证：可视化模型输出结果，并通过与实际场地比对，验证模型的准确性和实用性；S34模型更新：反馈实际数据更新模型，以适应更多地质条件和变化。

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