基于深度学习的智能化隧道口结构形变监测方法及装置

本发明提供一种基于深度学习的智能化隧道口结构形变监测方法及装置，涉及土木工程监测与智能建筑技术领域，本发明通过提取特征数据，包括代表点处梁位移、振动频率、孔隙水压力、隧道壁土压力、积水深度、地震加速度和风速，对特征数据进行预处理，计算土壤变形指数、水土稳定指数和动态变形指数，将这些指数与其他特征数据组合成特征向量，构建神经网络模型，训练神经网络以最小化预测误差，使用测试集验证模型的分类精度，获取隧道口结构的形变状态和潜在风险，结合模型输出和阈值报警机制。本发明通过神经网络实时监测隧道口结构健康，评估形变状态与潜在风险，提供决策支持。