摘要
本发明公开了基于水土耦合模型的浸润面效应下边坡沉降数据处理方法,涉及土木工程地质力学分析技术领域,包括以下步骤:基于边坡地质结构、水文特性和历史沉降数据,建立包含水流渗透与土体变形互相耦合关系的水土耦合数值模型。本发明通过融合多源监测数据与突变识别算法,提升了对边坡浸润面突变点的识别精度与实时性。引入参数自适应修正机制,使模型可动态调整关键参数,增强对复杂地质环境的适应性与预测稳定性。同时,构建了数据驱动、模型计算与风险识别一体化的动态处理流程,实现了对边坡沉降风险的智能联动预警,有效降低滑坡事故风险,提升了地质灾害监测的科学性与安全性。
技术关键词
数据处理方法
高精度位移监测系统
马尔科夫链蒙特卡洛算法
多源异构监测数据
效应
长短期记忆神经网络
非线性时间序列
边坡失稳风险
埋入式传感器
高精度时间同步
孔隙水压力值
地质结构
关键控制参数
地质灾害监测
识别算法
高时间分辨率
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