基于图卷积神经网络的动态场景模拟与实时推荐算法研究

本文创新性地引入图卷积网络(GCNs)应用到动态场景模拟当中，高效地整合多源信息，通过构建图结构数据模型，充分利用节点间的信息传递与特征聚合机制，精准捕捉地质系统中的复杂交互关系，进而构建起一个全面而精准的动态场景预测模型。本文模型应用与岩土体地质稳定性预测，整合来自地质勘探、气象监测、人类活动记录等多源信息，构建起一个全面而精准的岩土体地质预测模型。本文还融合了三维路堤塌方时空演化动态模拟，直观展示岩土体失稳的全过程，增强了对发展轨迹的预测能力。结合GCNs模型的预测结果与三维模拟的详细展示，我们得以显著提升对复杂地质环境下岩土体失稳发生、发展的预测精度。基于此，进一步提出了地质结构失稳模拟及应对策略推荐方法，通过预测模型结果给出一系列针对性的应对策略与建议，旨在从源头上降低灾害风险，为地质灾害的预警、防范及应急响应提供了坚实的科学支撑与实用指导。