36、人工智能在岩土工程中的应用与滑坡易发性评估

人工智能在岩土工程中的应用与滑坡易发性评估

人工智能在岩土工程中的应用基础

在岩土工程领域，人工智能模型的应用效果高度依赖输入数据的质量，因为模型是基于衍生数据构建的。要成功运用人工智能，输入和输出数据的质量至关重要。在使用人工智能模型之前，建议深入理解岩土工程数据。目前，人工智能方法可作为额外的预测工具，但不能完全替代传统设计方法，因为良好的预测需要优质的数据支持。为了构建强大的人工智能模型，使其在实际场景中实现高精度预测，需要更多的数据或信息。

以下是一些常见的人工智能相关算法和模型：
|序号|算法/模型|应用场景|
| ---- | ---- | ---- |
|1|人工神经网络|可用于预测桩的承载力、轴向容量等，如预测单桩的极限承载力、驱动桩在粘性土中的轴向容量等。|
|2|朴素贝叶斯|可用于滑坡易发性评估等场景。|
|3|频率比|可与多层感知器等人工智能模型结合，用于预测滑坡易发性区域。|
|4|证据权重|在相关研究中用于数据驱动的分析。|
|5|支持向量机|可用于预测隧道挤压、桩的极限轴向承载能力等。|
|6|熵指数|在相关研究中用于数据分析。|
|7|随机森林|可用于预测桩的轴向承载能力、滑坡易发性等。|
|8|旋转森林|在相关研究中用于数据分析。|
|9|分类与决策树|可用于土壤分类、滑坡易发性评估等。|
|10|交替决策树|在相关研究中用于数据分析。|

mermaid图展示人工智能在岩土工程应用的简单流程：

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    A[收集岩土工程数据] --