摘要
本发明提供了一种面向水库大坝安全的多模态大模型构建及运行方法及系统,该方法包括以下步骤:构建训练集:所述训练集单个样本包括;作为模型输入的多模态数据:布设于大坝的传感器数据,历史隐患记录,大坝在规划、设计、建设和运营各阶段形成的工程技术文档,与大坝安全相关的信息资源,BIM模型的几何与材料信息,时间戳和空间位置信息;以及作为训练标签的隐患事件是否发生的概率值;采用训练集训练基于Transformer架构的多模态预训练模型;对大坝安全隐患进行实时预测与预警;根据模型输出的隐患事件是否发生的概率值计算得到隐患事件的实际影响程度、综合风险评分、动态设定的预警阈值和应急措施建议。本发明全面提升大坝安全监测的科学性与有效性。
技术关键词
大坝安全隐患
构建训练集
预训练模型
结构单元
水库大坝
节点
数据
模型训练模块
物理量传感器
更新知识图谱
历史运行状态
预警模块
资源
音频传感器
梯度下降算法
风险
环境传感器
系统为您推荐了相关专利信息
文件比对方法
文本识别模型
预训练语言模型
语义向量
目录
版权验证方法
3D点云数据
样本
深度学习模型
水印
优化运行参数
建筑设备系统
建筑能耗预测
建筑信息模型
长短期记忆网络
预训练模型
文本
复杂度特征
分类方法
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