基于多源数据融合分析的地质风险预测算法设计

作     者：张玮 刘岢 吴志学 董洁 郭昊 姜鹏浩 ZHANG Wei;LIU Ke;WU Zhixue;DONG Jie;GUO Hao;JIANG Penghao

作者机构：山东建筑大学土木工程学院山东济南250101 北京市大兴城镇建设综合开发集团有限公司北京102600 国网北京顺义供电公司北京101300 北京建业通工程检测技术有限公司北京102627 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2024年第47卷第22期

页      码：160-164页

摘      要：为了准确预测和评估地质工程中存在的风险,设计一种基于多源数据融合分析的地质风险巡检系统。该系统能够综合利用探地雷达、红外传感器等设备采集到的数据信息,通过智能化检测算法快速、准确地识别出地质风险。在预测模型的设计中,提出了一种基于SCINet和LSTM的地质风险预测算法。该算法通过前馈神经网络(FFN)来增强多源数据的非线性表示;并且能够利用SCINet在提取多尺度特征方面的优势,引入LSTM使得模型具有捕获长期依赖性的能力,从而提高整体算法的预测精度。实验结果表明,所提出的预测算法能够有效提高对地质风险的识别性能。与GRU和Bi-LSTM等多种识别算法进行的对比实验验证了该算法的优越性,其准确率相比主流的Bi-LSTM提高了15.95%。

主 题 词：地质风险预测 风险巡检系统 多源数据融合 前馈神经网络 SCINet 长短期记忆网络 时间序列特征 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080203[080203] 081001[081001] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16652/j.issn.1004-373x.2024.22.025

馆 藏 号：203154850...