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城市建筑物形变动态变化规律及影响因素分析.docx

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    城市建筑物形变动态变化规律及影响因素分析

    说明

    常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络（NN）等。在建筑物形变风险评估中，可以根据具体数据的特点选择最适合的模型。训练过程中，算法会根据历史数据调整模型参数，从而实现对未来建筑物形变风险的预测。

    随着城市化进程的推进，建筑物的形变问题逐渐成为城市建设与维护中的重要问题。建筑物形变可能导致结构的安全隐患，因此，城市建筑物形变监测技术的研究与应用显得尤为重要。通过对建筑物形变的实时监测，能够及时发现异常，采取有效的应对措施，保障建筑物及其周围环境的安全。

    随着人工智能与

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