摘要
本发明提供了一种融合遗传算法、贝叶斯推理与机器学习的建筑构件拆除顺序安全控制方法,通过拓扑排序建立构件依赖关系的有向无环图,结合力学模拟仿真与遗传算法的优化操作生成可行的、风险小的拆解顺序路径,并以贝叶斯推理机制动态感知结构风险,辅以机器学习模型提升风险判别稳定性,实现拆解顺序路径生成与风险控制的协同联动。本发明的数据交互、决策联动,形成以风险判断驱动拆解顺序路径调控的闭环控制链条,通过融合遗传算法、贝叶斯推理与机器学习实现建筑结构拆除的动态优化与全过程安全保障。
技术关键词
融合遗传算法
机器学习模型
建筑构件拆除
安全控制方法
贝叶斯后验概率
贝叶斯风险
样本
建筑结构拆除
有限元分析方法
材料屈服强度
遗传算法优化
失稳事件
滑动平均值
有向无环图
力学
推理机制
系统为您推荐了相关专利信息
自动调优方法
机器学习模型
连续型
农业数据处理技术
统一时间尺度
铁基非晶合金成分
纳米晶合金
饱和磁感
元素
机器学习模型
相对湿度
轮胎传感器
机器可读指令
车辆轮胎
车辆车轮
散热结构
结构设计方法
散热器
构型
机器学习方法
机器学习模型
客流OD数据
评估系统
多条线路
线网