1.一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法，其特征在于，包括如下步骤：将获取的隧道二维剖面数据转化为三维隧道剖面数据；结合获取的三维隧道剖面数据、隧址区反演的重力数据及磁化率，进行数据重建，得到重建后的隧道数据集；基于重建后的隧道数据集对地质属性分类器进行训练，得到训练后的地质属性分类器；根据训练后的地质属性分类器预测得到隧址区建模区域内的空间中每点的地质属性，并结合地表高程数据构建得到包含地表起伏形态和构造的三维地质模型；将包含地表起伏形态和构造的三维地质模型和沿着隧道三维路径进行扫掠得到的隧道三维体模型进行布尔运算，得到含隧道的三维地质模型。
2.如权利要求1所述的一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法，其特征在于，所述结合获取的三维隧道剖面数据、隧址区反演的重力数据及磁化率，进行数据重建，得到重建后的隧道数据集，包括：在获取的三维隧道剖面数据基础上，于剖面数据稀疏以及含有断层的复杂位置添加虚拟钻孔产生虚拟钻孔新数据；将原始钻孔数据和虚拟钻孔数据、三维隧道剖面数据进行重采样处理，结合隧址区反演的重力数据及磁化率得到以三维地理坐标、重力数据、磁化率为特征工程，地层类别为标签的数据集。
3.如权利要求1所述的一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法，其特征在于，所述基于重建后的隧道数据集对地质属性分类器进行训练，得到训练后的地质属性分类器，包括：将隧道数据集均匀、随机地按照设定的比例划分为训练集和测试集两部分；将训练集数据分为n份，每次选择其中n-1份数据，利用基分类器进行训练，根据最佳超参数不同基分类器在测试集中的表现，确定采用的基分类器；将基分类器训练得到的n份预测结果作为再次训练的训练数据，对元分类器训练，得到训练后的地质属性分类器。
4.如权利要求1所述的一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法，其特征在于，地质属性分类器在训练过程中，获取隧道施工开挖过程中增加的数据加入数据集中，重新划分训练集和测试集，对建模区域内的空间坐标点的属性重新预测，以对所建立的三维地质模型进行更新。
5.如权利要求1所述的一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法，其特征在于，地质属性分类器在训练过程中，还包括获取隧道开挖时的超前地质预报数据反演出隧道围岩的属性，包括地层产状、围岩级别、岩爆级别、抗压强度、弹性模量、波速、地下水，将隧道围岩的属性的赋予给分类器。
6.如权利要求1所述的一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法，其特征在于，在地质属性分类器在训练过程中，通过绘制混淆矩阵图以及ROC曲线图评价地质属性分类器的性能。
7.如权利要求1所述的一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法，其特征在于，结合地质属性分类器的预测值和地表高程数据，包括：将隧址区建模区域内的空间中每点的地质属性导入可视化软件，并创建SGrid模型，并将不同预测值所代表的不同岩性赋予不同颜色，最终获得地质界限清晰的包含特殊地质构造及不良地质体的隧道三维地质模型；利用地表高程数据对包含特殊地质构造及不良地质体的隧道三维地质模型进行约束，建立具有地表起伏形态、包含构造的三维地质模型。
8.一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模系统，其特征在于，包括：数据转化模块，其用于将获取的隧道二维剖面数据转化为三维隧道剖面数据；数据重建模块，其用于结合获取的三维隧道剖面数据、隧址区反演的重力数据及磁化率，进行数据重建，得到重建后的隧道数据集；分类器训练模块，其用于基于重建后的隧道数据集对地质属性分类器进行训练，得到训练后的地质属性分类器；三维地质模型构建模块，其用于根据训练后的地质属性分类器预测得到隧址区建模区域内的空间中每点的地质属性，并结合地表高程数据构建得到包含地表起伏形态和构造的三维地质模型；将包含地表起伏形态和构造的三维地质模型和沿着隧道三维路径进行扫掠得到的隧道三维体模型进行布尔运算，得到含隧道的三维地质模型。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种复杂地质条件下智能化隧道三维地质建模方法中的步骤。
