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申请/专利权人：浙江易通特种基础工程股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于神经网络可自主学习的搅拌植桩自动化系统及方法，包括：多个传感器，分别安装于搅拌植桩机动力头、卷扬机和水龙头内；特征采集模块，用于采集施工过程中搅拌植桩机动力头、卷扬机和水龙头的参数特征数据；特征处理模块，用于对参数特征数据进行预处理得到预处理后数据；数据库模块，用于储存预处理后数据并与历史项目数据混合得到模型训练数据；模型训练模块，用于构建得到参数分析模型；控制模块，用于调用参数分析模型并将预处理后数据输入至参数分析模型内得到优化参数预测结果，并调整搅拌植桩机动力头、卷扬机和水龙头的运行状态。有益效果是本发明能够提高施工质量，提高施工效率，方便控制成本，提高适应性。
主权项：1.一种基于神经网络可自主学习的搅拌植桩自动化系统，其特征在于，包括：多个传感器1，分别安装于搅拌植桩机动力头、卷扬机和水龙头内；一特征采集模块2，连接各所述传感器1，用于控制各所述传感器1采集施工过程中所述搅拌植桩机动力头、所述卷扬机和所述水龙头的参数特征数据；一特征处理模块3，连接所述特征采集模块2，用于对采集到的所述参数特征数据进行预处理得到预处理后数据；一数据库模块4，连接所述特征处理模块2，用于储存所述预处理后数据至数据库内并与预先存储的历史项目数据进行混合得到模型训练数据；一模型训练模块5，连接所述数据库模块4，用于通过深度机器学习技术构建得到参数分析模型，并利用所述模型训练数据对所述参数分析模型进行训练；一控制模块6，分别连接所述特征处理模块3和所述模型训练模块5，用于调用所述参数分析模型并将所述预处理后数据输入至所述参数分析模型内得到优化参数预测结果，并根据所述优化参数预测结果调整所述搅拌植桩机动力头、所述卷扬机和所述水龙头的运行状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江易通特种基础工程股份有限公司 一种基于神经网络可自主学习的搅拌植桩自动化系统及方法
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