邊坡工程數據感知與智慧決策 內容簡介

計算機技術和人工智能技術的迅猛發展對各個領域產生了深遠的影響。計算機技術的發展使數據處理能力得到了極大的提升，而人工智能技術的發展則為數據分析提供了新的方法和工具。在巖土工程領域，近年來，計算機技術與人工智能技術的發展，為我們提供了強有力的武器，為突破傳統巖土力學的研究方案提供了必要的理論基礎與技術路徑，順應“中國智造2025”發展戰略，全面提升巖土工程項目數字化、智能化水平。人工智能技術的發展主要體現在算法和模型的進步上。機器學習、深度學習等技術的出現，使得計算機能夠從海量數據中學習和提取有價值的信息。在巖土工程領域中，人工智能技術已經被廣泛地應用在巖土力學模型建立、監測數據分析預警、危險位置識別、工程設計優化等各個方面。 針對邊坡工程，包括自然形成的山地邊坡與人工開挖的工程邊坡，由于其具有自然環境的不確定性與工程條件的復雜性，工程人員通常需要在危險環境中進行作業，同時其感知數據通常具有多樣性、復雜性和動態性的特點，這給工程的安全帶來了極大的挑戰。因此，如何高效地對邊坡信息進行感知分析，*終得到科學的決策結果是邊坡工程大數據分析的關鍵技術。通過各種感知和監測設備，對邊坡工程中的各類數據進行實時采集和感知，可以高效獲取原位感知信息，為決策提供數據基礎。同時，利用AI技術對感知數據進行系統性處理的智慧決策，可以有效解決邊坡感知數據冗余、異構、難分析等各類問題，可以有效地對各類數據進行協同分析，高效獲取具有工程參考價值的分析結果。 基于上述內容體系，本書相關研究致力于建立可以協同多源異構巖土數據智慧感知與智慧決策的綜合分析體系。本書以具體的邊坡工程為切入點，結合數據感知+智慧決策的思想，進行全方位的數據協同與深度挖掘，尋找既有邊坡監測項目中位移變形數據與環境因子、地質巡視特征數據之間的內在關聯，實現復雜條件下邊坡評估與未來變形發展趨勢預測，為邊坡設計的優化、評估、預警提供必要的理論依據與數據支持。本書一共分為8章，第1章主要介紹了邊坡工程數字化與智能化的發展現狀；第2章介紹了邊坡工程數據感知體系的基本內容，包括感知體系、感知設備、數據傳輸、數據處理等內容；第3章介紹了智慧決策的相關知識；第4～6章分別從智慧識別、智慧評估、智慧預測三個大的方面介紹了邊坡工程智慧決策的相關算法與實現路徑；第7章介紹了數據感知體系與智慧決策算法在相應工程智慧平臺上的應用；第8章以具體的邊坡監測項目為案例，介紹了從數據感知到智慧決策全流程分析的實現過程。