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基于多源数据融合分析的地质风险预测算法设计: 收藏
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引用; 《现代电子技术》2024年第22期47卷 160-164页; 作者：张玮刘岢吴志学董洁郭昊姜鹏浩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; 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...; 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%。; 来源：详细信息评论

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