一种基于机器学习的基坑施工安全评估多指标预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的基坑施工安全评估多指标预测方法，涉及基坑风险评估预测技术领域。该方法包括：构建包含支护桩体水平位移、地表沉降等核心指标在内的施工安全评估体系；基于LSTM机器学习算法，融合监测数据，构建基于多指标融合的基坑施工安全评估预测模型，实现对安全评估指标变化量的预测；基于安全水平量化公式评定单个指标的安全等级，进而采用加权融合法评估基坑整体安全水平。本发明采用上述步骤的预测方法，通过融合与基坑安全等级具有强相关性的核心监测项目指标数据，开展开挖过程中基坑施工安全预测，从而提升基坑施工安全预测的时效性与准确性，为基坑施工安全提供理论依据。