基于多源数据融合的CIPP内衬修复质量评估与预测模型研究
【摘 要】随着城市地下管网的不断老化，原位固化法（CuredInPlace Pipe，CIPP）内衬修复技术因其高效、环保等优势被广泛应用。然而，CIPP内衬修复质量受多种因素影响，传统的质量评估与预测方法存在数据单一、精度不足等问题。文章提出基于多源数据融合的CIPP内衬修复质量评估与预测模型，通过整合施工参数、材料性能、环境条件等多源数据，利用数据融合技术实现数据的有效集成与处理，结合机器学习算法构建质量评估与预测模型。（剩余5393字）
