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隧道光面爆破效果预测模型研究

说明

模型训练完成后，需对模型的准确性进行验证。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。为了避免过拟合，可以采用交叉验证等方法进行模型评估，确保其具有良好的泛化能力。通过对模型进行不断调优，最终实现高精度的隧道光面爆破效果预测。

隧道光面爆破效果的影响因素非常复杂且具有较强的地区性差异，因此，模型需要具备较强的适应性。通过引入多源数据、采用集成学习算法等方法，可以增强模型在不同工况下的适应能力，使其能够广泛应用于不同类型的隧道工程。

一个完整的隧道光面爆破效果智能预测系统应具备数据采集、数据