邊坡工程數(shù)據(jù)感知與智慧決策

　　計算機技術(shù)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展對各個領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠的影響。計算機技術(shù)的發(fā)展使數(shù)據(jù)處理能力得到了極大的提升，而人工智能技術(shù)的發(fā)展則為數(shù)據(jù)分析提供了新的方法和工具。在巖土工程領(lǐng)域，近年來，計算機技術(shù)與人工智能技術(shù)的發(fā)展，為我們提供了強有力的武器，為突破傳統(tǒng)巖土力學(xué)的研究方案提供了必要的理論基礎(chǔ)與技術(shù)路徑，順應(yīng)“中國智造2025”發(fā)展戰(zhàn)略，全面提升巖土工程項目數(shù)字化、智能化水平。人工智能技術(shù)的發(fā)展主要體現(xiàn)在算法和模型的進步上。機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的出現(xiàn)，使得計算機能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取有價值的信息。在巖土工程領(lǐng)域中，人工智能技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用在巖土力學(xué)模型建立、監(jiān)測數(shù)據(jù)分析預(yù)警、危險位置識別、工程設(shè)計優(yōu)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(huán)境的不確定性與工程條件的復(fù)雜性，工程人員通常需要在危險環(huán)境中進行作業(yè)，同時其感知數(shù)據(jù)通常具有多樣性、復(fù)雜性和動態(tài)性的特點，這給工程的安全帶來了極大的挑戰(zhàn)。因此，如何高效地對邊坡信息進行感知分析，最終得到科學(xué)的決策結(jié)果是邊坡工程大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)。通過各種感知和監(jiān)測設(shè)備，對邊坡工程中的各類數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時，利用AI技術(shù)對感知數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)性處理的智慧決策，可以有效解決邊坡感知數(shù)據(jù)冗余、異構(gòu)、難分析等各類問題，可以有效地對各類數(shù)據(jù)進行協(xié)同分析，高效獲取具有工程參考價值的分析結(jié)果?；谏鲜鰞?nèi)容體系，本書相關(guān)研究致力于建立可以協(xié)同多源異構(gòu)巖土數(shù)據(jù)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(jié)合數(shù)據(jù)感知 智慧決策的思想，進行全方位的數(shù)據(jù)協(xié)同與深度挖掘，尋找既有邊坡監(jiān)測項目中位移變形數(shù)據(jù)與環(huán)境因子、地質(zhì)巡視特征數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)復(fù)雜條件下邊坡評估與未來變形發(fā)展趨勢預(yù)測，為邊坡設(shè)計的優(yōu)化、評估、預(yù)警提供必要的理論依據(jù)與數(shù)據(jù)支持。本書一共分為8章，第1章主要介紹了邊坡工程數(shù)字化與智能化的發(fā)展現(xiàn)狀；第2章介紹了邊坡工程數(shù)據(jù)感知體系的基本內(nèi)容，包括感知體系、感知設(shè)備、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容；第3章介紹了智慧決策的相關(guān)知識；第4～6章分別從智慧識別、智慧評估、智慧預(yù)測三個大的方面介紹了邊坡工程智慧決策的相關(guān)算法與實現(xiàn)路徑；第7章介紹了數(shù)據(jù)感知體系與智慧決策算法在相應(yīng)工程智慧平臺上的應(yīng)用；第8章以具體的邊坡監(jiān)測項目為案例，介紹了從數(shù)據(jù)感知到智慧決策全流程分析的實現(xiàn)過程。

暫缺《邊坡工程數(shù)據(jù)感知與智慧決策》作者簡介