مروری بر کاربرد الگوریتمهای نوین یادگیری ماشین در شناسایی و تحلیل ژئوفیزیکی فضاهای زیرزمینی مطالعه موردی تونلهای شهری

پیشرفت در الگوریتمهای یادگیری ماشین تحولی عمیق در مطالعات ژئوفیزیکی برای شناسایی و تحلیل فضاهای زیرزمینی، به ویژه تونلهای شهری، ایجاد کرده است. این مقاله مروری به بررسی کاربرد روشهای پیشرفته یادگیری ماشین مانند جنگل تصادفی، شبکه های عصبی عمیق و ماشین های بردار پشتیبان در تحلیل داده های ژئوفیزیکی می پردازد. این روشها قادرند با پردازش داده های پیچیده و چند بعدی حاصل از ابزارهایی مانند ژئورادار (GPR)، لرزه نگاری و مقاومت سنجی الکتریکی، ویژگی های زمین شناسی و مخاطرات زیرسطحی را با دقت بالا شناسایی کنند. نتایج پژوهش های مروری نشان می دهد که یادگیری ماشین می تواند دقت مدل سازی را افزایش دهد، ریسک پروژه های مهندسی را کاهش دهد و به بهینه سازی زمان و هزینه در طراحی و ساخت تونلهای شهری کمک کند. در این مقاله، چالش های موجود نظیر کمبود داده های باکیفیت، پیچیدگی الگوریتم ها و هزینه محاسباتی بالا مورد بحث قرار گرفته و راهکارهایی برای غلبه بر این موانع ارائه شده است. هدف این مطالعه فراهم آوردن نقشه راهی جامع برای بهره گیری از یادگیری ماشین در پیشبرد مطالعات زیرزمینی و مدیریت بهینه فضاهای شهری است.

کلیدواژه ها:

تونلهای ، شهری ، الگوریتم ، ژئوفیزیک ، یادگیری ماشین ، اینترنت اشیاء