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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法与系统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：CN119004191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411471184.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法与系统是由李志强;潘振华;闫颢晅;聂利超;陈安东;井鹏宇设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于地质体识别领域，提供了一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法与系统，获取不同探测方法得到的地质数据，并对地质数据进行预处理；对预处理后的地质数据进行分析并筛选，提取其中与不良地质相关的特征；构建随机森林模型，对不良地质体进行初步分类；使用贝叶斯优化算法优化随机森林模型的超参数，采用‌贝叶斯模型平均法对模型中的决策树赋予权重，训练最终的随机森林模型；利用最终的随机森林模型预测不良地质体类型的概率，并对不良地质体位置及规模进行预测。本发明通过贝叶斯优化自动调整随机森林模型的超参数，提高了识别的实时性和准确性，减少了施工中的风险和经济损失。

本发明授权基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化随机森林的隧道不良地质识别方法，其特征是，包括以下步骤：获取不同探测方法得到的地质数据，并对地质数据进行预处理；对预处理后的地质数据进行分析并筛选，提取其中与不良地质相关的特征；对预处理后的地质数据进行分析并筛选的过程包括：使用方差分析、卡方检验和互信息法对地质数据中的特征进行初步筛选，选择与不良地质体分类最相关的特征，应用递归特征消除法提取重要特征，所述重要特征包括地形与地貌特征、岩土特征和水文与气候特征；其中，地形与地貌特征包括坡度、坡向和高程信息；岩土特征包括岩石类型、土壤含水量、孔隙度和密度，水文与气候特征包括地下水位、降水量和气温；构建随机森林模型，对不良地质体进行初步分类；使用贝叶斯优化算法优化随机森林模型的超参数，采用‌贝叶斯模型平均法对模型中的决策树赋予权重，训练最终的随机森林模型；利用最终的随机森林模型预测不良地质体类型的概率，并对不良地质体位置及规模进行预测；对不良地质体位置及规模进行预测的过程包括：利用训练好的贝叶斯优化随机森林模型，对预处理后的地震法、激发极化法和地质雷达法获取的空间分布数据进行预测，利用模型的特征权重和预测结果，确定不良地质体的具体位置，分析低波速区、高极化率区和强地质雷达反射信号区的空间重叠，定位不良地质体的具体坐标或距离隧道起点的精确位置。

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