摘要
本发明提供基于神经网络的深基坑监测参数的预测方法,涉及深基坑参数预测技术领域,其方法包括:获取深基坑的风险因素,确定深基坑监测参数;设定深基坑监测频率,根据深基坑监测参数获取深基坑监测数据并进行数据预处理;获取深基坑监测参数的神经网络算法,构建深基坑监测参数预测模型并根据数据预处理完成的深基坑监测数据进行模型训练,获取深基坑预测参数,根据深基坑实际参数确定深基坑监测参数的匹配算法;获取匹配算法对应的深基坑预测参数,确定深基坑韧性等级并执行深基坑维护策略;实现了对深基坑监测参数的准确预测。
技术关键词
深基坑监测
指标
BP神经网络算法
围护结构变形
深基坑支撑
Elman神经网络
数据
基坑周边
深基坑参数
动态神经网络
水平位移监测
监测设备
受力特征
风险
策略
系统为您推荐了相关专利信息
知识图谱构建方法
网络爬虫算法
多模态
实体
图像计算方法
刀具磨损监测方法
多源信息融合
贝叶斯网络模型
时域特征
斯皮尔曼相关系数
监控指标数据
深度学习模型
长短期记忆神经网络
告警策略
非易失性存储介质
粒子群算法
寻找最优路径
深度强化学习
深度确定性策略梯度
障碍物
后评估方法
风速
机组发电量
可读存储介质
检测出故障