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申请/专利权人：长江岩土工程有限公司
摘要：本发明提供一种基于机器学习的地质数据处理方法及系统，首先针对工程区域，对地质数据的收集与预处理，然后从预处理后的地质数据中提取与筛选出最有影响力的地质数据特征集合；基于机器学习模型构建地质特性预测模型，并对模型进行训练；接着使用训练后的模型对待评估工程的地质数据进行处理，预测待评估工程地下不同深度包括岩石类型、地层结构、水文条件、潜在地质风险区域在内的信息。本发明能够自动化处理和分析大量复杂的地质数据，减少人工误差，提高地质勘察的效率和准确性，提高工程地质勘察的科学性和可靠性，提升了工程设计和施工的科学性和安全性，对于水利水电基础设施建设具有重要的实际应用价值。
主权项：1.一种基于机器学习的地质数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据的收集与预处理：针对工程区域，收集包括钻探数据、地震波数据和地质雷达数据在内的地质数据，并对地质数据进行预处理，得到预处理后的地质数据；S2、特征数据的提取：采用深度学习算法识别和提取预处理后的地质数据中的关键特征，运用特征选择算法分析各个关键特征对地质结构预测的贡献度，筛选出最有影响力的地质数据特征集合；S3、模型的构建和训练：根据地质数据特征集合以及地质数据处理问题的特性，基于机器学习模型，采用监督学习算法、无监督学习算法、在线学习机制和高度交互式的可视化工具构建地质特性预测模型，预测地下不同深度包括岩石类型、地层结构、水文条件、潜在地质风险区域在内的信息，并利用历史工程的地质数据对模型进行训练，得到训练后的地质特性预测模型。S4、地质数据的处理：对于待评估工程，将采用步骤S1及S2得到的与地质数据特征集合输入到训练后的地质特性预测模型中，对待评估工程的地质数据进行处理，预测待评估工程地下不同深度包括岩石类型、地层结构、水文条件、潜在地质风险区域在内的信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江岩土工程有限公司 一种基于机器学习的地质数据处理方法及系统
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