一种矿洞体验馆大跨度屋面稳定性预测方法

本发明涉及人工智能及数据处理技术，揭露了一种矿洞体验馆大跨度屋面稳定性预测方法，通过传感器数据采集、视觉信息采集和实时环境数据采集收集数据，进行数据融合与清洗；再基于多模态数据的预测模型，输入合传感器数据、视觉数据、环境扰动数据并输出失稳风险等级；根据预测的失稳风险等级构建风险等级划分标准；结合历史数据与实时数据，使用贝叶斯方法动态更新失稳概率。能够准确的预测大跨度屋面的安全风险，从而及时发现潜在安全风险和隐患，以便及时排除隐患或转移人员和财产，保障人员和财产安全。