一种基于机器学习的隧道涌水快速预测方法及系统

本发明提出了一种基于机器学习的隧道涌水快速预测方法及系统，涉及隧道工程领域，针对的问题是：现有技术数据源单一、有限，预测模型单一、预测准确性不足，无法适应动态变化条件实时预测。该方法包括：获取多源数据，对所述多源数据进行时空对齐，生成统一数据张量；将所述统一数据张量输入至动态特征蒸馏网络模型进行特征提取，得到统一语义空间特征；将所述统一语义空间特征输入至三层动态集成模型并行进行预测，得到最终预测结果。本发明通过多源数据融合、自适应特征提取和实时集成学习，提高预测精度和效率，能够及时预警潜在涌水风险，为隧道施工安全提供技术支持，有效降低隧道施工安全事故发生率。