基于表格基础模型的岩石断层生成预测：统计学准确性与鲁棒性
机器学习
2025-12-02 v2
摘要
岩石断层在支配岩体力学行为和稳定性方面起关键作用。其内部分布主要不可观测，通常通过基于表面暴露断层的生成预测方法进行推断。然而，表面暴露观测本身稀疏，现有生成预测方法要么未捕捉到复杂的分布模式，要么在数据稀缺条件下缺乏鲁棒性。本文提出一种简单且鲁棒的方法，通过利用表格基础模型实现岩石断层的统计学准确生成预测。凭借专为小数据设计的基础模型强大的样本学习能力，我们的方法能在有限的测量断层数据中有效捕捉潜在的复杂分布模式。基于十个数据集进行的比较实验显示，该方法在准确性和鲁棒性方面优于传统统计模型和深度生成方法。本工作推动了岩石质量结构的量化表征，为更安全可靠的数据驱动岩土工程设计提供支持。
引用
@article{arxiv.2511.13339,
title = {Statistically Accurate and Robust Generative Prediction of Rock Discontinuities with A Tabular Foundation Model},
author = {Han Meng and Gang Mei and Hong Tian and Nengxiong Xu and Jianbing Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.13339},
year = {2025}
}