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申请/专利权人：中国建筑第六工程局有限公司;中建六局建设发展有限公司
摘要：本发明是考虑多维相关的地层开挖变形时空概率深度学习预测方法，步骤为：融合多源地质勘探数据建立三维地质模型；进行基础开挖或掘进过程的数值模拟，得到开挖面或掘进面的多维相关变量数值模拟结果，并建立多维相关数据集；应用多维相关数据集训练深度学习模型，实现对地层开挖变形多维联合时空概率密度分布的极大似然估计；应用地层开挖变形深度学习模型，保持其他参数与真实施工参数一致，获取在已有参数组合条件下地层开挖变形量X的大样本采样结果；完成地层开挖变形的区间预测；最终将提出的地层开挖变形深度学习模型进行Web部署，并基于多种软件开发手段搭建地层开挖变形实时智能预测系统，实现地层开挖变形实时智能预测。
主权项：1.考虑多维相关的地层开挖变形时空概率深度学习预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、融合多源地质勘探数据建立三维地质模型；S2、基于三维地质模型进行基础开挖或掘进过程的数值模拟，得到开挖面或掘进面三维坐标与尺寸、各地层已开挖量、各地层待开挖量、地层岩土参数、自稳时间、监测点变形量的多维相关变量数值模拟结果，并建立多维相关数据集；S3、应用多维相关数据集训练深度学习模型，得到考虑多维相关的地层开挖变形深度学习模型，实现对地层开挖变形多维联合时空概率密度分布的极大似然估计；S4、应用地层开挖变形深度学习模型，保持其他参数与真实施工参数一致，获取在已有参数组合条件下地层开挖变形量X的大样本采样结果，采样个数n≥30；S5、根据要求的置信水平1-α，按照计算变形量的置信区间，完成地层开挖变形的区间预测；α表示显著性水平； 为地层开挖变形量X的采样样本的均值；Zα2为标准正态分布上两侧面积各为α2时的变量值；s为地层开挖变形量X的采样样本标准差；S6、最终将提出的地层开挖变形深度学习模型进行Web部署，并基于多种软件开发手段搭建地层开挖变形实时智能预测系统，实现地层开挖变形实时智能预测。
全文数据：
权利要求：
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