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公开(公告)号：CN117349650B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311217306.8
申请日：2023-09-20
申请人： 同济大学 , 上海同济工程项目管理咨询有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基坑结构数据多元时空融合与演化特征提取方法，包括：S1.获取历史基坑结构多元时空数据并进行预处理，对同一时间的数据根据空间特征进行整合，获得具有空间特征的整合数据；S2.将整合数据按时间跨度进行分类获得不同尺度的分类数据，分别输入多元时空残差神经网络提取基坑结构数据的演化特征，演化特征进行加权融合，并进行模型训练，获得训练好的多元时空残差神经网络预测模型；S3.将实时测量的基坑结构数据输入预测模型，将预测结果与相关安全标准比对，得到近期建筑基坑的安全状况；本发明实现了建筑基坑结构数据的实时监测和安全状态预警，为建筑施工、建筑安全管理和基坑监测提供数据支持，对于建筑安全稳定建设具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117349650A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311217306.8
申请日：2023-09-20
申请人： 同济大学 , 上海同济工程项目管理咨询有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基坑结构数据多元时空融合与演化特征提取方法，包括：S1.获取历史基坑结构多元时空数据并进行预处理，对同一时间的数据根据空间特征进行整合，获得具有空间特征的整合数据；S2.将整合数据按时间跨度进行分类获得不同尺度的分类数据，分别输入多元时空残差神经网络提取基坑结构数据的演化特征，演化特征进行加权融合，并进行模型训练，获得训练好的多元时空残差神经网络预测模型；S3.将实时测量的基坑结构数据输入预测模型，将预测结果与相关安全标准比对，得到近期建筑基坑的安全状况；本发明实现了建筑基坑结构数据的实时监测和安全状态预警，为建筑施工、建筑安全管理和基坑监测提供数据支持，对于建筑安全稳定建设具有重要意义。
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公开(公告)号：CN202559749U
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201220219094.8
申请日：2012-05-16
申请人： 上海同济工程项目管理咨询有限公司
IPC分类号： E04G19/00
摘要： 本实用新型涉及一种混凝土模板清理器，能够在建筑工程施工中快速，简便的对混凝土模板进行清理，包括剪刀型基座、加长连接杆，所述的剪刀型基座通过连接螺母与加长连接杆一端连接，加长连接杆另一端通过连接螺母与头部功能件连接，其中，所述的头部功能件为块状杂物头部功能件和粉状杂物头部功能件，在头部功能件上连接照明电筒；所述的加长连接杆由至少一段加长连接件组成。本实用新型在封模后对模板底部进行清理，具有加长连接杆长度可以根据需要调节，方便对于不同深度的模板进行清理；在头部功能件上连接照明电筒，方便对于较深的模板进行清理；除电筒以外的连接部全部采用螺纹连接，可有效避免头部晃动等特点。
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公开(公告)号：CN104182935B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410392521.6
申请日：2014-08-11
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明涉及一种基于层次分析法选取小波基的图像去噪方法，包括以下步骤：步骤S1：选取用来评价图像去噪结果的指标，采用层次分析方法，建立了相对重要性判断矩阵，对各个指标的权重进行了量化分析，并经一致性检验可靠；步骤S2：基于指标的权重分析，选取小波基，采用小波分析法对图像进行去噪。与现有技术相比，本发明建立了基于层次分析法的小波基评价的基本框架，可以方便直观地选取最优小波基，为实际图像操作提供科学客观的依据。
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公开(公告)号：CN104182935A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410392521.6
申请日：2014-08-11
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明涉及一种基于层次分析法选取小波基的图像去噪方法，包括以下步骤：步骤S1：选取用来评价图像去噪结果的指标，采用层次分析方法，建立了相对重要性判断矩阵，对各个指标的权重进行了量化分析，并经一致性检验可靠；步骤S2：基于指标的权重分析，选取小波基，采用小波分析法对图像进行去噪。与现有技术相比，本发明建立了基于层次分析法的小波基评价的基本框架，可以方便直观地选取最优小波基，为实际图像操作提供科学客观的依据。
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