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La clasificación de la roca circundante es la base del diseño y la construcción de túneles. Sin embargo, los métodos de clasificación convencionales no permiten ajustes dinámicos en la construcción de túneles porque son lentos y no consideran la aleatoriedad de la masa rocosa. Este artículo presenta un nuevo método de clasificación de fiabilidad de la masa rocosa basado en una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LSSVM) optimizada por un algoritmo de optimización de forraje bacteriano (BFOA). El LSSVM se adopta para expresar la relación implícita entre los indicadores de clasificación y los grados de la masa rocosa, que es una función de superficie de respuesta para la evaluación de la fiabilidad. Los parámetros del LSSVM se optimizaron mediante el BFOA para formar un algoritmo híbrido BFOA-LSSVM. Utilizando la predicción geológica y los resultados de resistencia de la roca como indicadores de clasificación, se desarrollaron muestras para entrenar el modelo LSSVM utilizando
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