摘要
本发明公开了一种基于多源数据融合的隧道变形预测方法,涉及隧道变形监测技术领域,包括收集隧道数据进行预处理,对预处理后的隧道数据进行融合;提取隧道特征,构建隧道变形预测模型进行隧道变形预测;对实时预测的结果进行评估与预警,构建可视化界面实时展示隧道数据,存储收集和分析产生的隧道数据。本发明通过收集隧道数据的隧道数据进行融合,构建隧道变形预测模型进行隧道变形预测,融合方法优化数据的表征能力,不仅能够捕捉历史数据中的时间序列特征,还能够基于当前实时数据进行动态预测,显著提高隧道变形的预警能力,为隧道的安全运营管理提供强有力的技术支持,减少由于数据误差导致的安全隐患。
技术关键词
隧道变形预测方法
长短期记忆网络
LSTM模型
可视化界面
气象
皮尔逊相关系数
编码器训练
隧道变形监测技术
非线性
高风险
预测阈值
地质雷达系统
模拟模型
数据记录系统
光纤光栅传感器
参数
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信息处理方法
信息处理程序
语义特征
机器学习分类器
时间段
能源电力行业
双向长短期记忆网络
编码器
文本
条件随机场
风电场风功率预测
气象
数据
神经网络模型训练
样本
卫星遥感数据
划定方法
生态敏感区
气象
工业污染源
水文时间序列
多模态
图像
数字高程模型数据
空间特征提取