边坡桥梁监测数据预测
使用回归模型、决策树等预测边坡的形变趋势。
传感器技术:熟悉振动、温度、湿度等传感器的部署和数据采集。
时间序列预测:掌握ARIMA、LSTM等时间序列预测模型。
异常检测:能够使用机器学习算法(如孤立森林、自动编码器)检测数据异常。
多传感器融合:能够整合多源传感器数据,提高预测精度。
实时监控系统:支持实时数据采集、分析和预警。