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龙图腾网获悉重庆科技学院申请的专利基于XGBoost优化算法的隧道围岩参数智能反演分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114943125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210686819.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于XGBoost优化算法的隧道围岩参数智能反演分析方法是由汪洪星;吴宗宗;巫尚蔚;敬小非;王丽萍;刘克辉;任凌燕;崔永鸿;宗志栓设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于XGBoost优化算法的隧道围岩参数智能反演分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于隧道工程稳定性分析领域，具体公开一种基于XGBoost优化算法的隧道围岩参数智能反演分析方法，包括以下步骤：S1：建立数值模拟计算模型，获得围岩参数反演样本库；S2：对样本库中的位移、参数数据进行相关性和敏感性分析，对各参数作为待反演参数的可行性进行评价，以及位移特征组合的合理性进行量化评价；S3：利用CART算法确定待反演参数，进行位移特征组合筛选；S4：以CART算法为基学习器，建立隧道围岩参数智能反演分析的XGBoost集成算法模型；S5：应用控制单一变量法和贝叶斯优化法，对XGBoost算法进行优化；S6：将位移特征输入到XGBoost集成算法模型，得到预测的围岩参数值。本发明通过超参数寻优实现了XGBoost集成算法模型的优化，模型的稳定性和预测准确率高。

本发明授权基于XGBoost优化算法的隧道围岩参数智能反演分析方法在权利要求书中公布了：1.基于XGBoost优化算法的隧道围岩参数智能反演分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立隧道开挖支护的三维有限元数值模拟计算模型，获得围岩参数反演的样本库； S2：对样本库中的位移、参数数据进行特征相关性和敏感性分析，对各参数作为待反演参数的可行性进行评价，对位移特征组合的合理性进行评价； S3：利用CART算法进行参数反演分析，进行位移特征筛选； S4：以CART算法为基学习器，建立隧道围岩参数智能反演分析的XGBoost集成算法模型； S5：应用控制单一变量法和贝叶斯优化法进行超参数优化，得到优化的隧道围岩参数智能反演分析的XGBoost集成算法模型； S6：将位移特征输入到训练好的围岩参数智能反演分析XGBoost模型，得到预测的围岩参数值。

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