[发明专利]基于卷积神经网络多物探法耦合的地质超前精细预报方法有效
| 申请号： | 202010838252.7 | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN112130216B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 陈再励;吴立;董道军;程瑶;闫天俊;李丽平;张美霞 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G01V3/38 | 分类号： | G01V3/38;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 彭建怡 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络多物探法耦合的地质超前精细预报方法，包括：首先建立多物探法‑多地质分类耦合的地质富标签样本数据集；然后构建基于特征提取的多目标识别分类神经网络模型；采用所述样本数据集对多目标识别分类神经网络模型进行训练；最后将多种物探法得到的图像结果数据输入至训练好的多目标识别分类神经网络模型，并结合多物探法检测结果权重耦合策略，得到综合预报结果。本发明的有益效果是：可以准确地预报隧道等地下工程建设过程中所通过范围内的不良地质体的位置规模和性质状态，为工程设计及施工管理部分提供决策依据，降低现有地质预报物探法解释性低、依赖专家经验、预测准确率不高的问题，提升工程施工的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 物探 耦合 地质 超前 精细 预报 方法 | ||
【主权项】：
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