简介:
本发明提供了一种基于深度强化学习的水泥搅拌桩质量评估方法,包括以下步骤:步骤1:构建基于DQN的水泥搅拌桩质量评估深度强化学习模型;步骤2:采用深度强化学习方法训练质量评估深度网络;步骤3:定期进行验证测试,计算正负召回率;步骤4:当正负召回率趋于平衡时,模型训练结束,否则转至步骤2。步骤5:用训练好的深度强化学习模型对各种水泥搅拌桩进行质量评估。本发明考虑到水泥搅拌桩质量影响因素的多样性,将软土特性、固化剂和施工工艺都纳入模型进行训练,提高了评估结果的真实性和可靠性。
本发明提供了一种基于深度强化学习的水泥搅拌桩质量评估方法,包括以下步骤:步骤1:构建基于DQN的水泥搅拌桩质量评估深度强化学习模型;步骤2:采用深度强化学习方法训练质量评估深度网络;步骤3:定期进行验证测试,计算正负召回率;步骤4:当正负召回率趋于平衡时,模型训练结束,否则转至步骤2。步骤5:用训练好的深度强化学习模型对各种水泥搅拌桩进行质量评估。本发明考虑到水泥搅拌桩质量影响因素的多样性,将软土特性、固化剂和施工工艺都纳入模型进行训练,提高了评估结果的真实性和可靠性。