一种基于机器学习监测模型的三维边坡变形计算方法

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于机器学习监测模型的三维边坡变形计算方法，包括：根据现场监测数据的监测结果以及数值模型数值结果构建不同的数据集，数值结果数据集和监测结果数据集；按照一定比例将数值结果数据集划分为验证集和训练集，同理将监测结果数据集划分为测试集和训练集，利用训练集训练机器学习模型；利用验证集对模型进行修正训练，使用测试集对模型的泛化能力进行评价，获得全局最优模型；利用全局最优模型获得边坡任意位置任意时刻的变形值。本发明结合二维数值模型结果与现场监测数据，简化了边坡三维分析中的复杂建模过程，缩短了计算时间，使得三维边坡变形分析效率显著提升。