一种基于机器学习的隧道突水突泥演化态势预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的隧道突水突泥演化态势预测方法，涉及地下工程安全监测与智能预测技术领域，包括：获取隧道监测数据，并对隧道监测数据进行预处理，得到预处理后的隧道数据；通过可变形时间卷积网络、双向门控注意力单元和3D图卷积网络构建双流预测模型的特征提取分支，并结合跨模态时空交叉注意力机制构建双流预测模型；并利用分类损失函数和优化算法迭代更新双流预测模型参数，得到隧道突水突泥演化态势预测模型；对实时获取的隧道监测数据进行分析，得到灾害演化态势预测结果，并利用动态阈值分类器生成隧道突水突泥灾害演化态势。本发明通过精准捕捉灾害演化关键特征，实现多尺度时空融合预测，为隧道施工安全提供实时预警。