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公开(公告)号：CN119885873A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411962068.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 聊城大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06Q50/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及建筑信息化技术领域，更具体地说，涉及基于迁移学习的城市地下空间沉降预测方法及其系统，包括：获取目标城市的地质特征数据、施工工艺数据和历史沉降监测数据；获取具有丰富沉降数据的源域城市的地质特征数据、施工工艺数据和历史沉降监测数据；基于所述源域城市数据，构建并训练源域神经网络模型；基于所述目标城市数据和所述源域神经网络模型，构建目标域神经网络模型；根据所述目标域神经网络模型和所述源域神经网络模型，执行迁移学习过程，得到融合模型；基于所述融合模型，生成目标城市的地下空间沉降预测结果，通过引入迁移学习技术，本发明能够有效利用数据丰富城市的沉降知识，提高数据匮乏城市的预测精度。
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