Safety Monitoring of Expressway Construction Based on Multisource Data Fusion
Notice bibliographique
Résumé
China’s terrain is complex, both plain, microhill (heavy-hill) and mountainous terrain; the hidden dangers of highway construction are prominent. Construction site management, production safety management, and construction personnel management are difficult, and it is necessary to borrow advanced technology to establish information, and it is necessary to borrow advanced technology to establish information system to realize the visualization of safety monitoring. In the construction of highways, mountainous terrain is often complicated due to complex terrain, high mountains, and deep valleys. Excavation of the mountain mass is required to form high and steep slopes. For successful projects, safety monitoring is particularly important. Multisource data fusion is one of the computer application technologies. It is an information processing technology that is automatically analyzed and synthesized under certain criteria to complete the required decision-making and evaluation tasks. This paper analyzes high-speed data in the context of multisource data fusion. Study on highway slope construction safety monitoring. BP neural network fusion technology of multisource data fusion technology is used. A high-speed breccia-bearing silty clay slope is taken as the research object. The feedback information about the deployed monitoring system is fully used in the slope design and construction. The construction design parameters are reversed to predict the stability of the slope and ensure the safety of construction and operation of similar slopes of the entire expressway. The research in this paper finds that the maximum deviation between the slope displacement value and the measured value obtained by the slope monitoring based on multisource data fusion in this paper is 7.53%, which is less than 10%, which verifies the feasibility of the method in this paper. The research methods and ideas of this paper can also provide a reference for similar engineering research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».