使用深度学习预测岩土稳定性的框架(3种不同方法和代码)

1 引言

过去几年，深度学习(Deep Learning)技术在岩土工程和采矿工程的各个子领域得到了广泛研究，并且开始进入到工业应用，例如建立地质模型【基于云机器学习算法的地质建模---Maptek Vulcan GeologyCore】和采矿控制【削壁充填采矿法(Narrow Vein Stoping)的发展】。

相关文章，在仿真秀官网搜索：

• 机器学习在岩土工程的应用方向---数据预测、计算机视觉和自然语言处理
• 岩土工程中的机器学习和大数据(视频)  
  
• 岩土工程风险---大数据和机器学习(Geotechnical Risk)  
  
• 第4届地质工程信息技术国际会议(Information Technology in Geo-Engineering)
• 从岩石照片中提取节理或不连续性特征---直接识别和机器学习  
  

pip install tensorflow keras numpy pandas scikit-learn

(1) 导入库

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense