[发明专利]隧道参数预测模型的训练方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种隧道参数预测模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取样本隧道模型；

从所述样本隧道模型中提取影响样本隧道模型构建的样本特征信息、及所述样本隧道模型的样本隧道参数信息；

基于所述样本特征信息及所述样本隧道参数信息，构建训练样本；

基于所述训练样本，训练隧道参数预测模型。

2.根据权利要求1所述的隧道参数预测模型的训练方法，其特征在于，所述基于所述样本特征信息及所述样本隧道参数信息，构建训练样本，包括：

对所述样本特征信息进行数字化处理，得到数字化的样本特征参数，并对所述样本隧道参数信息进行数字化处理，得到数字化的样本隧道参数；

基于所述样本特征参数及所述样本隧道参数，构建训练样本。

3.根据权利要求1所述的隧道参数预测模型的训练方法，其特征在于，所述样本特征信息的数量为多个，所述对所述样本特征信息进行数字化处理，得到数字化的样本特征参数，包括：

分别获得多个样本特征信息中每个样本特征信息的权值；

分别基于所述权值，对各所述样本特征信息进行数字化处理，得到数字化的样本特征参数。

4.根据权利要求1所述的隧道参数预测模型的训练方法，其特征在于，所述隧道参数预测模型的数量为多个，所述基于所述训练样本，训练隧道参数预测模型，包括：

分别基于所述训练样本，训练多个隧道参数预测模型；

分别对多个训练后的隧道参数预测模型进行进行模型性能评估，得到相应的性能评估结果；

从多个隧道参数预测模型中，选择性能评估结果表征模型性能最优的隧道参数预测模型，作为用于隧道参数预测的隧道参数预测模型。

5.根据权利要求4所述的隧道参数预测模型的训练方法，其特征在于，所述分别对多个训练后的隧道参数预测模型进行进行模型性能评估，包括：

利用混淆矩阵、提升图、洛伦兹图及基尼系数中的至少一种方式，分别对多个训练后的隧道参数预测模型进行进行模型性能评估。

6.根据权利要求1所述的隧道参数预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取目标特征信息；

通过所述隧道参数预测模型，基于所述目标特征信息，进行隧道参数的预测，得到相应的预测隧道参数。

7.根据权利要求6所述的隧道参数预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述预测隧道参数，构建相应的隧道模型。

8.一种隧道参数预测模型的训练装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取样本隧道模型；

提取模块，用于从所述样本隧道模型中提取影响样本隧道模型构建的样本特征信息、及所述样本隧道模型的样本隧道参数信息；

构建模块，用于基于所述样本特征信息及所述样本隧道参数信息，构建训练样本；

训练模块，用于基于所述训练样本，训练隧道参数预测模型。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储可执行指令；

处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至7任一项所述的隧道参数预测模型的训练方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，用于被处理器执行时，实现权利要求1至7任一项所述的隧道参数预测模型的训练方法。