建筑物抬升层的注浆量智能预测方法和系统

本发明涉及建筑物地基加固抬升技术领域，提供一种建筑物抬升层的注浆量智能预测方法和系统，方法包括：采集已完工的建筑物注浆加固抬升项目的历史工程数据；对历史工程数据进行归一化预处理，形成预处理数据；将预处理数据划分为训练集和测试集，通过训练集训练初始神经网络模型；将测试集输入初始神经网络模型，然后根据输出结果对初始神经网络模型进行优化，形成优化神经网络模型；将当前工程数据输入优化神经网络模型，输出预测结果，然后将预测结果反归一化处理，得到注浆量预测值。本发明能够准确预测建筑物抬升所需注浆量，为后续工程提供参考。