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申请/专利权人：上海勘察设计研究院(集团)股份有限公司
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260692A
主分类号：G06F18/2433
分类号：G06F18/2433;G06F18/214;G06F30/27;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及人工智能地下空间技术领域，尤其是一种基于BERT模型的地下空间多源数据多任务预测方法，使用地下空间领域数据搭建语料库，对BERT模型进行预训练得到GEO‑BERT，和深度学习模型结合，既能够捕捉特征值与目标值之间的复杂关联，同时又能捕捉目标值之间的关联，这对于地下空间领域基于多源数据同时进行多指标预测有很大优势和重要意义。同时，该预测模型亦可用于对已有指标进行复核，进行异常值识别。本发明的优点是：大大提高了预测准确性，提高模型在地下空间数据上的预测效果，在节约计算成本的同时，还可以捕捉各指标之间的关联，提高预测精度，通过比较模型的预测结果与实测值，基于离群值识别出潜在的异常值。
主权项：1.一种基于BERT模型的地下空间多源数据多任务预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、获取地下空间岩土工程项目的原始数据，对获取的原始数据进行预处理，使预处理后的所有数据处于同一尺度并生成地下空间多源数据集；S2、将所述原始数据转换为字符串，进行tokenization并映射为向量并将大量样本数据组成地下空间多源数据语料库，利用该地下空间多源数据语料库对BERT模型进行预训练得到GEO-BERT模型；S3、使用CNN对GEO-BERT模型得到的地下空间多源数据的向量表示进行特征提取，通过最大池操作从卷积层输出结果中选取最大特征，进行降维和参数共享；S4、通过全连接神经网络层进行力学性质的多指标回归预测和分类预测，随机选取一部分数据作为训练集，剩余部分的数据作为验证集，使用合适的评价指标对回归预测结果和分类预测结果进行评价；S5、将岩土工程的实测数据输入至用于多源数据预测模型中，输出相应的多指标预测结果；S6、将多源数据预测模型用于对已有数据进行复核校验，将预测值与实测值的比值进行箱线图分析，识别出异常指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海勘察设计研究院(集团)股份有限公司 一种基于BERT模型的地下空间多源数据多任务预测方法
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