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基于机器学习的深基坑三维土层重建
被引量：
2
1
作者
王朱贺
李楠
+1 位作者
张希瑞
苏想
《重庆大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期135-145,共11页
在深基坑施工过程中,需要通过少量钻孔数据来进行土层三维模型重建,以获取土质信息分布。提出一种基于机器学习的土层重建方法,首先设计土层生成算法来进行土层训练数据集的数据增强。然后根据钻孔信息数据结构设计了预测模型特征编码方...
在深基坑施工过程中,需要通过少量钻孔数据来进行土层三维模型重建,以获取土质信息分布。提出一种基于机器学习的土层重建方法,首先设计土层生成算法来进行土层训练数据集的数据增强。然后根据钻孔信息数据结构设计了预测模型特征编码方法,作为预测模型的标准输入,通过搭建卷积神经网络模型,对土层结构进行特征提取,形成土层预测模型。随后,利用预测模型对待预测地块中的离散格点进行土层属性预测,获得土层体数据。最后,对土层体数据利用Marching Cubes算法生成封闭等值面,形成土层实体块,从而实现了对三维土层的重建。本模型能够适应不同层数、不同类型的地层,具备了实际工程应用的初步条件。
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关键词
深基坑
机器学习
土层重建
土层可视化
CNN
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职称材料
题名
基于机器学习的深基坑三维土层重建
被引量：
2
1
作者
王朱贺
李楠
张希瑞
苏想
机构
北京工商大学人工智能学院
智慧互通科技有限公司河北省静态交通技术创新中心
出处
《重庆大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期135-145,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(61877002,51405005)。
文摘
在深基坑施工过程中,需要通过少量钻孔数据来进行土层三维模型重建,以获取土质信息分布。提出一种基于机器学习的土层重建方法,首先设计土层生成算法来进行土层训练数据集的数据增强。然后根据钻孔信息数据结构设计了预测模型特征编码方法,作为预测模型的标准输入,通过搭建卷积神经网络模型,对土层结构进行特征提取,形成土层预测模型。随后,利用预测模型对待预测地块中的离散格点进行土层属性预测,获得土层体数据。最后,对土层体数据利用Marching Cubes算法生成封闭等值面,形成土层实体块,从而实现了对三维土层的重建。本模型能够适应不同层数、不同类型的地层,具备了实际工程应用的初步条件。
关键词
深基坑
机器学习
土层重建
土层可视化
CNN
Keywords
deep foundation pit
machine learning
soil layer reconstruction
soil layer visualization
CNN
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的深基坑三维土层重建
王朱贺
李楠
张希瑞
苏想
《重庆大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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