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隧道光面爆破效果的多因素影响分析与预测

引言

在隧道光面爆破效果预测模型的构建过程中，数据的收集与处理至关重要。通过收集隧道爆破工程中的相关参数数据，如地质情况、爆破参数、施工技术等，结合实验研究与历史数据，为模型提供充分的输入数据。对这些数据进行清洗与归类，并选择合适的统计方法进行处理，是保证模型准确性的基础。

在构建预测模型时，根据不同的应用场景选择合适的深度学习算法。常见的模型包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）以及长短期记忆网络（LSTM）。这些模型能够处理多维度的输入数据，识别不同因素之间的复杂关系。在训练过程中，需要通