邊坡橋梁監測數據預測
使用回歸模型、決策樹等預測邊坡的形變趨勢。
傳感器技術:熟悉振動、溫度、濕度等傳感器的部署和數據采集。
時間序列預測:掌握ARIMA、LSTM等時間序列預測模型。
異常檢測:能夠使用機器學習算法(如孤立森林、自動編碼器)檢測數據異常。
多傳感器融合:能夠整合多源傳感器數據,提高預測精度。
實時監控系統:支持實時數據采集、分析和預警。
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