一种基于多模态深度神经网络的土石坝压实质量多输出预测方法

本发明公开了属于大坝碾压施工技术领域的一种基于多模态深度神经网络的土石坝压实质量多输出预测方法。包括以下步骤：步骤1.采集土石坝碾压施工过程中的多模态数据并进行预处理，划分训练集和测试集；步骤2.基于多模态深度神经网络对预处理后的数据进行多模态特征提取与融合；步骤3.构建多输出回归预测模型，输入融合后的多模态特征进行土石坝压实质量预测。本发明能够更全面地理解和分析复杂的碾压工况，有效提高了模型的泛化能力。