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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本公开提供一种基于图卷积门控神经网络的深基坑地表沉降时空预测方法，其包括：根据具有基坑开挖特征的原始数据集，确定具有基坑开挖监测参数的参数数据集；对具有基坑开挖监测参数的参数数据集进行降维处理和相关性分析处理，确定基坑监测点之间的拓扑图；对具有基坑开挖监测参数的参数数据集进行采样处理，确定基坑监测点的样本数据；将基坑监测点的样本数据和拓扑图输入预设的基于图卷积门控神经网络的深基坑地表沉降时空预测模型，确定时空预测结果；对时空预测结果进行敏感性分析处理，确定每一基坑监测点对地表沉降时空预测贡献度。通过本公开，实现对地表沉降时空变化的精准化预测，降低模型训练和时间预测成本，提高资源利用效率。
主权项：1.一种基于图卷积门控神经网络的深基坑地表沉降时空预测方法，其特征在于，包括：根据具有基坑开挖特征的原始数据集，确定具有基坑开挖监测参数的参数数据集；对所述具有基坑开挖监测参数的参数数据集进行降维处理和相关性分析处理，确定基坑监测点之间的拓扑图；对所述具有基坑开挖监测参数的参数数据集进行采样处理，确定所述基坑监测点的样本数据；将所述基坑监测点的样本数据和所述基坑监测点之间的拓扑图输入预设的基于图卷积门控神经网络的深基坑地表沉降时空预测模型，确定时空预测结果，所述时空预测结果包括每一所述基坑监测点在不同时刻的地表沉降量；对所述时空预测结果进行敏感性分析处理，确定每一所述基坑监测点对地表沉降时空预测任务的贡献度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种基于图卷积门控神经网络的深基坑地表沉降时空预测方法
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