一种基于机器学习算法的建筑裂缝早期预测与修复方法

本发明公开了一种基于机器学习算法的建筑裂缝早期预测与修复方法，包括以下步骤：通过自适应传感器网络采集应力、位移、温度及图像数据，传感器可动态调整采集频率和位置；对采集的多源数据进行预处理，包括去噪、数据补全及图像增强，提取裂缝特征；基于预处理后的数据进行跨尺度多维特征提取，生成高维特征用于裂缝预测；将高维特征输入融合量子玻色‑爱因斯坦凝聚模型与长短时记忆网络模型，进行裂缝的动态时空预测；根据预测结果，使用智能优化算法生成修复建议；实施修复计划后，通过传感器网络持续监测修复效；实时调整传感器网络配置，提升监测和预测的准确性。本发明实现了建筑裂缝的早期预测和有效修复。