1.一种基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集人工气泡土路截面的结构设计图纸，并划分为训练集和测试集；S2、构建人工气泡土数据预测模型，对训练集和测试集进行处理，得到预测值；S3、根据预测值得到权重数值，利用权重数值对人工气泡土路截面的几何参数进行调整；所述S2中，人工气泡土数据预测模型 的表达式为： ； ；式中， 表示数据总数， 表示求解人工气泡土集合参数约束问题的第一拉格朗日乘子， 表示求解人工气泡土集合参数约束问题的第二拉格朗日乘子， 表示第 个数据， 表示数据的平均值， 表示人工气泡土试验的离散程度的偏置， 表示第 个数据对应的分布概率， 表示指数函数， 表示人工气泡土试验离散程度的平滑程度参数；所述S3包括以下子步骤：S31、基于预测值，将人工气泡土路截面的最不利断面划分为若干个条块，计算最不利断面的安全系数；S32、根据最不利断面的安全系数，计算路基填筑体抗压强度和路基填筑体自立稳定抗压强度；S33、根据最不利断面的安全系数、路基填筑体抗压强度和路基填筑体自立稳定抗压强度，计算权重数值；S34、利用权重数值对人工气泡土路截面的几何参数进行调整；所述S31中，最不利断面的安全系数 的计算公式为： ；式中， 表示第 个条块的计算系数， 表示第 个条块的粘聚力， 表示第 个条块的长度， 表示第 个条块的重量， 表示第 个条块的孔隙水压力， 表示条块重量的切向分量， 表示重力加速度， 表示第 个条块的有效内摩擦角， 表示第 个条块底部的倾角， 表示第 个条块的水平向作用力， 表示第 个条块的法向作用力， 表示人工气泡土路基的最不利断面的滑面半径；所述S32中，路基填筑体抗压强度 的计算公式为： ；式中， 表示最不利断面的安全系数， 表示加州承载比；所述S32中，路基填筑体自立稳定抗压强度 的计算公式为： ；式中， 表示最不利断面的安全系数， 表示湿容重， 表示填筑高度， 表示填筑体顶部的荷载；所述S33中，权重数值 的计算公式为： ；式中， 表示第一权重系数， 表示第二权重系数， 表示第三权重系数， 表示第四权重系数， 表示第五权重系数， 表示第六权重系数， 表示第七权重系数， 表示第八权重系数， 表示最不利断面的安全系数， 表示路基填筑体抗压强度， 表示路基填筑体自立稳定抗压强度， 表示所采用方案的工程造价成本， 表示所采用方案的质量控制成本， 表示所采用方案的进度所耗费的时间成本。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法，其特征在于，所述S1包括以下子步骤：S11、采集人工气泡土路截面的结构设计图纸，并将结构设计图纸转换为文本数据矩阵；S12、对文本数据矩阵进行异常数据剔除处理以及缺失数据补充处理，完成预处理；S13、将预处理后的文本数据矩阵划分为训练集和测试集。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的人工气泡土路基结构几何参数自调节方法，其特征在于，所述S11中，文本数据矩阵 的表达式为： ；式中， 表示将所得数据形成数据矩阵， 表示输入人工气泡土路基断面结构设计图的图信号编号， 表示可学习参数的人工气泡土路基断面数据矩阵的编号， 表示人工气泡土路基断面数据矩阵的特征值排序的特征向量矩阵， 表示可学习参数的人工气泡土路基断面数据矩阵， 表示矩阵转置； 表示输入人工气泡土路基断面结构设计图的图信号， 表示输出人工气泡土路基断面结构设计图的图信号通道数量， 表示人工气泡土相关数据索引， 表示输入人工气泡土路基断面结构设计图的图信号通道数量。
