摘要
本发明提供了一种火山灰土壤边坡含水率预测方法及系统,涉及边坡含水率预测技术领域,包括获取第一信息和第二信息,所述第一信息包括火山灰土壤边坡的设计数据和历史监测数据,所述第二信息包括火山灰土壤边坡的实时监测数据;基于切换形式的Richard方程构建水分迁移规律模型,并将所述第一信息发送至水分迁移规律模型进行特征提取,并将提取得到的特征进行分类,得到分类后的第一信息;将分类后的第一信息和所述水分迁移规律模型输入至预设的神经网络模型内进行训练,得到训练后的含水率预测模型;将第二信息发送至训练后的含水率预测模型,得到火山灰土壤边坡含水率参数。本发明提升了含水率预测的精度和运算速度,降低了性能损耗和时间成本。
技术关键词
迁移规律
火山灰
神经网络模型
层次结构模型
饱和度
边坡
压力头
历史监测数据
方程
预测系统
实时监测数据
神经网络参数
层级
训练集数据
指标
梯度下降法
冗余
系统为您推荐了相关专利信息
自然语言
预测分类模型
关键词
翻译方法
神经网络模型
车辆预警方法
置信度阈值
对象
神经网络模型
图像
数字孪生体
多层感知机
神经网络模型
驱动方法
数据模块
建议生成方法
特征提取网络
卷积神经网络模型
语句
索引
智能调度方法
分布式存储系统
服务器节点
预测用户满意度
资源