摘要
本发明提供一种基于机器学习的地质数据处理方法及系统,首先针对工程区域,对地质数据的收集与预处理,然后从预处理后的地质数据中提取与筛选出最有影响力的地质数据特征集合;基于机器学习模型构建地质特性预测模型,并对模型进行训练;接着使用训练后的模型对待评估工程的地质数据进行处理,预测待评估工程地下不同深度包括岩石类型、地层结构、水文条件、潜在地质风险区域在内的信息。本发明能够自动化处理和分析大量复杂的地质数据,减少人工误差,提高地质勘察的效率和准确性,提高工程地质勘察的科学性和可靠性,提升了工程设计和施工的科学性和安全性,对于水利水电基础设施建设具有重要的实际应用价值。
技术关键词
地质数据处理方法
无监督学习算法
在线学习机制
地层结构
特征选择算法
可视化工具
深度学习算法
机器学习模型
地质结构
地质雷达
水文
支持向量机算法
工程地质勘察
均值聚类算法
交叉验证方法
递归神经网络
模块
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络模型
大数据分析技术
管理系统
噪声方差
在线学习机制
工业控制系统
模型训练模块
可视化监控平台
数据采集模块
访问控制规则
浅层神经网络
预测控制方法
逆变器
在线学习机制
滤波
客户端
模型更新
在线学习机制
多臂老虎机
模型训练模块
多源光谱特征
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微型近红外光谱仪
便携式拉曼光谱仪
融合机器