基于机器学习的地基承载力动态预测方法及系统

本发明公开基于机器学习的地基承载力动态预测方法及系统，涉及地基承载力预测技术领域，采集地基承载力多模态关联数据，地基承载力多模态关联数据包括地质雷达数据、地下水位历史序列数据和土样CT扫描图像数据；将预处理后的地质雷达数据序列、地下水位序列和土样CT扫描特征向量进行融合，形成地基承载力关联多维特征向量；输入融合后的多维特征向量，输入训练好的基于LSTM的地基承载力动态预测模型。本发明使用LSTM网络，能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，这对于理解地基承载力的动态变化至关重要。通过将LSTM层的输出连接到全连接层，可以进一步细化预测结果，提高地基承载力预测的精度。