12月25日下午3时，挪威土工所刘忠强博士在瑞安楼402带来了“Machine learning algorithms for geotechnical applications”的学术报告。
岩土工程中存在诸多不确定性，工程判断一直是处理不确定性的解决方案之一，机器学习算法为岩土工程应用提供了非常合适和有效的替代方案。在报告中，刘忠强博士展示了两个应用实例。在第一个例子中，基于时间序列分析和长短期记忆神经网络（LSTM），提出了一种动态模型来预测滑坡位移。在第二个例子中，采用基于案例的推理方法（CBR）来预测天然地层的液化势。这两个例子证明了ML算法的灵活性和能力，可用于更可靠的岩土工程预测。
刘博士是挪威岩土工程研究所的项目工程师。自2010年以来，他一直致力于地质构造的边坡稳定性和气候适应性。此外，他一直致力于基于机器学习方法的风险评估。现在他是国际土力学和岩土工程学会TC309（大数据和机器学习）的主席。
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