3DCNN沉降预测模型

高精度预测

相较多种主流神经网络，该模型在风机基础沉降预测中精度更高，且泛化性与稳定性更优。

Renjie, Li · Wei, Zhang · Xiangxing, Lu · Zhonghua, Liu · 魏焕卫 · Tan, Fang

Mechanics in Engineering 2025

技术优势

预测更准

与多种流行的神经网络模型相比，3DCNN模型在沉降预测中具有更高的预测精度。

泛化更强

模型在不同测点和工况下表现稳定，泛化能力优于对比模型。

更稳定

模型预测结果波动小，稳定性好，适合长期监测预警。

应用场景

• 风机基础健康监测：利用监测数据预测沉降，及时预警不均匀沉降风险。
• 风电运维：提前发现基础变形趋势，优化运维计划，避免突发故障。
• 结构沉降预测：提供高精度沉降预测，为结构安全评估提供依据。
• 地基沉降分析：分析沉降时空特征，辅助判断地基稳定性。
• 时序预测：处理多测点时序数据，预测未来位移变化。