一种基于深度学习的隧道工程结构形变监测方法

本发明公开了一种基于深度学习的隧道工程结构形变监测方法，包括如下步骤：S1、构建数据集；S2、数据预处理；S3、采用图注意力时空变换器提取时空特征取；S4、采用庞加莱球嵌入与控制微分方程构建预测模型；S5、采用双曲元学习与变分贝叶斯优化模型；S6、实时监测并采用自适应预警机制；S7、建立智能反馈机制，优化监测参数。本发明本发明实现了隧道工程结构形变的精准预测与高效监测，显著提升了预测精度、计算效率和提前预警能力，同时增强了模型的泛化能力和异常检测性能，有效适应不同隧道结构的形变特性，能够广泛应用于复杂地质环境下的隧道工程结构形变监测领域。