一种基于机器学习的基坑变形预测预报方法
申请号：CN202410772658
申请日期：2024-06-17
公开号：CN118798023A
公开日期：2024-10-18
类型：发明专利
摘要
本发明提供一种基于机器学习的基坑变形预测预报方法，涉及基坑变形预测技术领域，包括运用优化GA‑LSSVM模型不同阶段支护结构变形进行预测、实现基坑安全等级预测等步骤。本发明建立了基坑预警等级和模型，对于随时监控基坑状况、指导施工生产提供了新的方法。
技术关键词
预测预报方法
LSSVM模型
支护结构变形
地下连续墙
变形预测技术
单点测斜仪
施工现场作业
支持向量机模型
基坑围护结构
遗传算法优化
变形传感器
门控循环单元
变异方法
归一化方法
土体参数
测量点
系统为您推荐了相关专利信息
LSSVM模型
多元回归模型
ARIMA模型
能源
序列
水平位移测点
土体参数
神经网络方法
基坑土体
围护结构
墙施工方法
BIM技术
地下连续墙施工
钢筋套筒
底板结构施工
检测评估方法
遥感技术
地理坐标信息
数据
典型
回归预测模型
工件
六面体网格划分
参数
变形预测技术
