公开(公告)号：CN117557100A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311629365.6

申请日：2023-11-30

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 潘越 ,  秦剑君 ,  李旭阳 ,  陈锦剑

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/08 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2113 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的深基坑开挖诱发邻近建筑风险评估方法：采集原始数据集，从原始数据集中确定用于深度学习的基坑开挖监测参数；以基坑开挖监测参数作为输入、以邻近建筑的竖向位移作为输出，采用深度学习算法构建邻近建筑竖向位移预测模型；建立基坑开挖监测参数在指定时间段内的概率模型；基于概率模型生成基坑开挖监测参数的样本数据，将样本数据输入至邻近建筑竖向位移预测模型，得到预测结果；得到邻近建筑处于不同风险等级的概率。本发明用于解决现有技术所面临的执行难度高、成本高、效率低等问题，实现降低对深基坑开挖施工管理人员专业技能的苛刻要求，利用深度学习技术低成本、高效、高精度地实现深基坑开挖诱发邻近建筑风险评估的目的。