精度超九成
基于岩体分类与数据增强，可在隧道尺度准确估计月进尺，为施工方法和机器选型提供依据。
Yu, Honggan · Bo, Yin · Quansheng, Liu · Yang, Xuhui · Xu, Shuzhan · Huang, Xing
Underground Space (China) 2025
利用整个隧道各岩体等级比例作为输入，能够在施工前估算月进尺，弥补了以往仅能施工期间预测的不足。
结合SMOTE和改进ACGAN的两阶段数据增强方法扩充数据集，使模型平均准确率提高了44.82%。
最优模型XGBoost的准确率达到90.31%，表明该方法可用于实际工程中的月进尺估算。