一种基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，包括：步骤1、使用非均匀归一化NUN方法对岩土特征参数进行数据处理，所述岩土特征参数包括地基承载力特征值、压缩模量和岩土体状态；将岩土特征参数从文本类型变为图像类型，得到岩土特征参数的图像数据；步骤2、利用步骤1中所得图像数据对频谱强化深度融合网络SEDFN进行训练；步骤3、利用步骤2中训练所得的SEDFN网络对某工程的实际地质剖面图进行预测，并用相似度指数SI对预测结果进行评价。本发明专利技术可以提高勘察工作的准确性、可靠性以及精准度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及岩土工程领域，具体是一种基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法。

技术介绍

1、工程地质勘察是现代工程建设中不可或缺的重要环节，它通过对地质条件、地形地貌等进行详细调查与研究，为工程的设计和施工提供科学依据，以确保工程项目的安全性与稳定性。在实际操作过程中，地质勘察工作面临着诸多挑战，其中一项就是如何在存在既有建筑物的情况下进行有效的勘察。这种情况下，传统手段往往难以获取目标区域准确且完整的岩土勘察数据，这给后续的设计与施工带来了不确定性和风险。当目标勘察区域上方存在建筑物时，传统的钻探、取样等直接勘察手段往往受到限制，导致难以获取该区域地下结构的真实情况。此时，岩土工程师们通常会根据自己的经验，参考附近区域的勘察数据来进行推测。然而，这种方法具有很强的主观性，其结果可能与实际情况存在较大偏差，进而影响整个工程的安全性和稳定性。

2、为了克服这一局限，近年来出现了一些新的技术和方法，例如非侵入式勘察技术、遥感技术以及机器学习技术等，它们能够在一定程度上弥补传统方法的不足，提高勘察工作的准确性和可靠性，但在提高本文档来自技高网...

【技术保护点】

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2.如权利要求1所述的基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，其特征在于：步骤1具体包括：

3.如权利要求2所述的基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，其特征在于：步骤1.2具体包括：

4.如权利要求2所述的基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，其特征在于：步骤1.3具体包括：

5.如权利要求1所述的基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，其特征在于：步...

【技术特征摘要】

1.一种基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，其特征在于：步骤1具体包括：

3.如权利要求2所述的基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，其特征在于：步骤1.2具体包括：

4.如权利要求2所述的基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土特征参数预测方法，其特征在于：步骤1.3具体包括：

5.如权利要求1所述的基于非均匀归一化和频谱强化深度融合网络的岩土...

【专利技术属性】
技术研发人员：高睿，王泽良，高钧霆，朱红西，郑超，黄祥国，李文建，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：