基于机器学习的黄河下游险工险情预警方法

本发明涉及河流治理预警技术领域，具体公开了基于机器学习的黄河下游险工险情预警方法，包括：S1、数据收集，S2、帧间差分图像处理，S3、卷积神经网络设计，S4、数据集构建，S5、深度神经网络自动调配模型，S6、数据驱动的工程出险机理分析，S7、贝叶斯网络模型构建，S8、模型优化与集成以及S9、评估与预警；本发明通过深度学习模型和贝叶斯网络模型，能够更准确地识别和预测险情，提高预警的准确性。数据驱动的分析方法能够从大量历史数据中学习到潜在的风险模式和特征，减少人为误差，结合视频监控、流量、水位、流速、土壤湿度和孔隙水压力等多源数据，全面监测险工区域的情况，从多个角度进行风险评估，提供更加全面和准确的险情预警。