摘要
本发明涉及地应力场预测技术领域,尤其涉及一种水电工程地下洞室群地应力场预测方法。其技术方案包括以下步骤:收集水电工程地下洞室群区域的地质数据,所述地质数据包括地形地貌数据、地层岩性数据以及地质构造数据;利用人工智能算法构建地应力场预测模型,所述人工智能算法为深度神经网络算法,其输入层神经元数量根据地质数据特征维度确定。本发明通过利用深度神经网络算法结合多种地质数据构建并训练地应力场预测模型,实现了精准预测地应力场,进而可优化地下洞室群的设计施工方案,同时借助可视化展示辅助决策,且通过多种技术手段保障模型性能,有效提升了水电工程地下洞室群建设的稳定性、安全性、经济性与施工效率。
技术关键词
水电工程地下洞室
应力场
深度神经网络算法
人工智能算法
数据
构建深度神经网络
三维图形库
支护结构
三维建模技术
交叉验证方法
ReLU函数
模型超参数
随机梯度下降
起伏特征
标准化方法
节理裂隙
锚索支护
锚杆