基本信息

---

下载

文档摘要

---

泓域学术·高效的论文辅导、期刊发表服务机构

实时监测系统架构及建筑物形变数据处理方法

前言

常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络（NN）等。在建筑物形变风险评估中，可以根据具体数据的特点选择最适合的模型。训练过程中，算法会根据历史数据调整模型参数，从而实现对未来建筑物形变风险的预测。

数据采集的频率与周期是保证监测效果的关键因素。在建筑物形变监测中，数据采集频率应根据监测的具体需求来设定。例如，在初期阶段，采集频率较高，以便捕捉到建筑物形变的动态变化；而在稳定阶段，可以适当降低采集频率，但仍需保持一定的监测密度，确保及时发现潜在风险。

建筑物形变是一个长