[发明专利]联合机器学习和土力学模型的建筑沉降量提取方法、系统及装置在审
| 申请号： | 202110192838.5 | 申请日： | 2021-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN112883646A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 宫辉力;陈蓓蓓;曹锦;孙玉洁;周超凡;雷坤超;史珉 | 申请（专利权）人： | 首都师范大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06N20/20;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司 11139 | 代理人： | 孙皓晨 |
| 地址： | 100048 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了联合机器学习和土力学模型的建筑沉降量提取方法、系统及装置，该系统包括：基础信息获取模块，用于获取预设区域内的地面沉降信息、建筑载荷空间位置信息、建筑年龄数据、建筑附加应力、各年地下水位下降值、压缩层厚度数据；地面沉降模型模块，基于GA‑BP神经网络构建地面沉降模型一、地面沉降模型二；评估模块，构建固结沉降模型，联合地面沉降模型一、地面沉降模型二，剥离地下水引起的沉降值。本方案能够剥离地下水开采的影响，获取区域尺度建筑载荷引发的沉降量值，可充分利用现有的水文地质数据及建筑数据，极大程度的减少构建模型所需成本，并引入了建筑附加应力和建筑年龄影响因子，模拟更加精确。 | ||
| 搜索关键词： | 联合 机器 学习 土力学 模型 建筑 沉降 提取 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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