PAGE1

PAGE1

岩土工程仿真中的数据处理与机器学习技术

数据处理与预处理

在岩土工程仿真中，数据处理与预处理是至关重要的一步。这一部分主要涉及如何从原始数据中提取有用信息，如何清洗和标准化数据，以及如何将数据转换为适合仿真和机器学习模型的格式。数据处理的质量直接影响到后续仿真的准确性和机器学习模型的性能。

数据采集

数据采集是数据处理的第一步。在岩土工程中，通常需要从实地勘测、实验室测试和历史记录中获取数据。这些数据包括但不限于土体的物理特性（如密度、含水率、孔隙率）、力学特性（如抗压强度、抗剪强度、弹性模量）、水文地质参数（如渗透系数、水位变化）等。

数据清洗

数据清