摘要
本发明涉及地下洞室施工安全技术领域,具体涉及一种多因素驱动的地下洞室施工中多源有害气体浓度预测方法,包括:收集地下洞室施工现场数据,包括有害气体浓度监测值以及与有害气体浓度值具有联系的因素,包括湿度、温度以及大气压;对收集的数据进行预处理;使用预处理后的数据构建机器学习有害气体浓度预测模型;基于机器学习有害气体浓度预测模型进行有害气体浓度预测;分析预测有害气体浓度的重要影响因素及重要时间节点。该预测方法能够实现有害气体浓度预测。
技术关键词
有害气体浓度预测
地下洞室施工
有害气体浓度监测
施工现场数据
有害气体监测
主成分分析法
协方差矩阵
样本
决策树模型
表达式
集成学习算法
长短期记忆网络
特征值
大气压
注意力机制
模块
节点
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施工管理方法
施工平台
施工现场数据
资料
生成会议记录
数字化三维模型
监控方法
建筑
施工进度监控系统
计划
气体监测方法
障碍物
移动机器人
环境空气质量检测仪
木质家具
灌浆施工数据
单轴抗压强度
梯度提升树模型
随机森林模型
地下洞室施工