摘要
本申请公开了一种隧道洞口边仰坡斜率智能决策方法、设备、装置及存储介质,涉及隧道设计技术领域,包括:通过隧道洞口设计影响因素模型对设计影响因素进行特征提取,得到第一特征数据;通过隧道洞口点云数据特征模型结合通道选取模型对点云数据特征进行特征选取,得到第二特征数据;将第一特征数据和第二特征数据叠加后通过预测模型进行降维和预测处理,得到隧道洞口边仰坡斜率预测值;通过隧道洞口边仰坡斜率预测值生成隧道洞口区域三维模型。综合考虑了13种隧道洞口设计影响因素以及洞口区域点云数据,融合深度学习算法,搭建了隧道洞口边仰坡斜率智能决策模型,完成了隧道洞口区域边仰坡智能设计。
技术关键词
洞口
智能决策方法
数据处理模型
神经网络训练
生成隧道
通道
矩阵
点云
三维模型
非线性
强化特征
隧道洞门结构
隧道设计技术
智能决策装置
智能决策模型
融合深度学习
卷积神经网络模型
系统为您推荐了相关专利信息
异常检测方法
卷积神经网络模型
卷积模块
脑电信号同步采集
脑电电极
数据处理模型
计算机执行指令
参数
网络设备
数据处理方法
需求预测方法
增量学习算法
集成学习技术
分析工具
车辆传感器数据
高寒高海拔地区
面板堆石坝
监控方法
高精度北斗定位
混凝土试块