[发明专利]一种抗滑桩的设计方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明属于抗滑桩技术领域，本发明提供了一种抗滑桩的设计方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取历史数据库，所述历史数据库包括已经完成施工的抗滑桩的工程地质信息和设计信息；基于所述历史数据库构建样本集；基于MobileNet优化技术，利用所述样本集对卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络；利用所述训练好的卷积神经网络预测当前需要施工的抗滑桩的设计信息。本发明采用MobileNet优化卷积神经网络模型，能够在大量减少计算量的情况下保证相同或者更优秀的正确率，同时网络存储空间占用也大大减少。

技术领域

本发明涉及抗滑桩技术领域，具体而言，涉及一种抗滑桩的设计方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

目前抗滑桩的设计以及方案的比选仍处于人工操控的阶段，对于复杂的边坡的治理，抗滑桩从设计到施工完成，时间成本较大，在时间成本较大的情况下无疑会增加灾害发生的可能性；此外，在确定抗滑桩的设计信息时，由于参数数量较多，并且还要考虑参数之间的相互耦合关系，因此设计上过于保守，在材料上产生了极大的浪费。

发明内容

本发明的目的在于提供一种抗滑桩的设计方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。

为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种抗滑桩的设计方法，所述方法包括：

获取历史数据库，所述历史数据库包括已经完成施工的抗滑桩的工程地质信息和设计信息；

基于所述历史数据库构建样本集；

基于MobileNet优化技术，利用所述样本集对卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络；

利用所述训练好的卷积神经网络预测当前需要施工的抗滑桩的设计信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种抗滑桩的设计装置，所述装置包括第一获取模块、构建模块、训练模块和预测模块。

第一获取模块，用于获取历史数据库，所述历史数据库包括已经完成施工的抗滑桩的工程地质信息和设计信息；

构建模块，用于基于所述历史数据库构建样本集；

训练模块，用于基于MobileNet优化技术，利用所述样本集对卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络；

预测模块，用于利用所述训练好的卷积神经网络预测当前需要施工的抗滑桩的设计信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种抗滑桩的设计设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述抗滑桩的设计方法的步骤。

1、第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述抗滑桩的设计方法的步骤。

本发明的有益效果为：

1、在本发明中，基于神经网络的抗滑桩设计具有很高的运算速度，可以大大减少时间成本，具有高效性，同时考虑神经卷积网络堆叠，使得计算量巨大，严重消耗性能，本发明采用MobileNet优化卷积神经网络模型，能够在大量减少计算量的情况下保证相同或者更优秀的正确率，同时网络存储空间占用也大大减少。

2、在本发明中，基于卷积神经网络模型的抗滑桩设计可以同时考虑多种参数，具有很强的适应性，容错能力和自组织能力，提高了设计的准确性。