基于深度强化学习的边坡形变实时预警算法及系统

本发明涉及深度学习技术领域，尤其提供了一种基于深度强化学习的边坡形变实时预警算法及系统，方法包含生成标准化状态表征向量，建立状态质量评估指标；接收状态表征向量作为输入，构建双模式策略架构，生成初步决策及其置信度评估，构成决策可靠性的量化指标；形成最终预警指令及策略更新建议，生成策略性能评估报告；持续追踪状态特征分布的变化趋势，构建策略退化预警体系，触发模型重构机制；更新后的策略网络参数反馈至双模式策略架构，优化的特征提取建议反馈至建立状态质量评估指标。系统包含指标建立模块、报告生成模块及重构机制模块。本发明边坡形变实时预警算法通过深度强化学习框架实现监测‑决策‑优化的端到端闭环控制体系。