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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的地基长期固结沉降预测方法，包括：获取数据集，包括监测数据集、残差集和测试集；根据监测数据集和物理规律定义物理‑数据损失函数，构建岩土参数反演模型，利用残差集训练反演模型，反演出固结系数；根据反演的固结系数更新物理规律定义物理损失函数，构建地基超孔隙水压力正向预测模型，利用残差集训练正向模型，将测试集输入至训练完成的模型，输出地基超孔隙水压力的预测值；构建地基固结沉降预测模型，根据地基超孔隙水压力的预测值进行地基长期固结沉降的预测。本方法能通过短期且稀疏的监测数据，准确反演固结系数，进而预测地基超孔隙水压力，从而实现对地基长期固结沉降的快速、精准预测。
主权项：1.一种基于物理信息神经网络的地基长期固结沉降预测方法，其特征在于，包括：获取数据集，所述数据集包括监测数据集、残差集和测试集；根据所述监测数据集和物理规律定义物理-数据损失函数，构建岩土参数反演模型，利用所述残差集训练所述岩土参数反演模型，反演出固结系数；根据反演的固结系数更新物理规律定义的物理损失函数，构建地基超孔隙水压力正向预测模型，利用所述残差集训练所述地基超孔隙水压力正向预测模型，将所述测试集输入至训练完成的地基超孔隙水压力正向预测模型，输出地基超孔隙水压力的预测值；构建地基固结沉降预测模型，根据所述地基超孔隙水压力的预测值进行地基长期固结沉降的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 基于物理信息神经网络的地基长期固结沉降预测方法
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