一种基于机器学习的顶管施工质量评估方法及系统与流程
技术特征:
1.一种基于机器学习的顶管施工质量评估方法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的基于机器学习的顶管施工质量评估方法,其特征在于,建立各个施工类别的质量评估模型时,包括
3.如权利要求2所述的基于机器学习的顶管施工质量评估方法,其特征在于,根据施工环境参数判断施工类别时,包括:
4.如权利要求3所述的基于机器学习的顶管施工质量评估方法,其特征在于,所述生成施工质量评价值时,包括:
5.如权利要求4所述的基于机器学习的顶管施工质量评估方法,其特征在于,还包括:
6.如权利要求5所述的基于机器学习的顶管施工质量评估方法,其特征在于,还包括;
7.如权利要求6所述的基于机器学习的顶管施工质量评估方法,其特征在于,设定质量评估模型数列的更新参数时,包括:
8.一种基于机器学习的顶管施工质量评估系统,应用上述权利要求1-7中任一项的基于机器学习的顶管施工质量评估方法,其特征在于,包括;
9.如权利要求8所述的基于机器学习的顶管施工质量评估系统,其特征在于,所述评估单元包括:
10.如权利要求9所述的基于机器学习的顶管施工质量评估系统,其特征在于,所述评估单元还包括:
技术总结
本申请涉及顶管施工质量评估技术领域,特别是涉及一种基于机器学习的顶管施工质量评估方法及系统。包括:根据历史施工参数生成多种施工类别,建立各个施工类别的质量评估模型;根据顶管待施工计划建立监测评价时间轴,并根据监测评价时间轴生成多个反馈时间节点;根据预设反馈时间节点获取施工监测参数和施工环境参数,根据施工环境参数判断施工类别,根据判断结果设定对应的质量评估模型为一级质量评估模型;通过设定多个工况类别多个反馈时间节点,针对不同工况类别及时调整对应的评价指标,对顶管施工质量进行周期性精准评估和实时监测,及时对各种潜在施工风险进行预警和整改,保证顶管施工的整体质量和施工效果。
技术研发人员:潘东,张跃刚,王奇,沈良帅,刘强,陈留正,吴培林
受保护的技术使用者:中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 :
【 40048708 】
技术研发人员:潘东,张跃刚,王奇,沈良帅,刘强,陈留正,吴培林
技术所有人:中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:潘东,张跃刚,王奇,沈良帅,刘强,陈留正,吴培林
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