摘要
本发明公开了基于数据要素的智慧工地安全评价方法及系统,涉及计算机平台负载平衡技术领域,包括采集工地多源异构数据,对工地多源异构数据进行预处理;通过长短期记忆网络与图神经网络结合,构建时序建模与图结构融合的安全评价模型,将处理后的工地多源异构数据执行特征选择与维度压缩操作得到输入特征张量,将输入特征张量输入安全评价模型;根据模型输出结果计算综合评分,并通过边缘节点生成分类结果与数据反馈。本发明所述方法本发明提供的基于数据要素的智慧工地安全评价方法通过融合LSTM与GNN的深度建模结构实现对时序依赖与空间关联的联合建模,有效提升了多源异构数据下的风险识别精度。
技术关键词
多源异构数据
智慧工地
评价方法
长短期记忆网络
通道注意力机制
特征选择
皮尔逊相关系数
机械设备运行状态
多任务
特征协方差矩阵
保留特征
主成分分析降维
动态时间规整算法
冗余特征
负载平衡技术
数据采集模块
时间序列形式
模态特征
系统为您推荐了相关专利信息
应用程序系统
智能分析引擎
自定义标签
业务流程控制
人脸识别组件
医院风险评估
动态数据采集
分析系统
滑动时间窗口
多源异构数据
能力评价方法
地质力学模型
岩石渗透率
历史运行数据
流体力学模型
多源异构数据
监测数据处理方法
数据监测系统
模糊C均值聚类算法
异构数据处理技术
裂缝检测方法
导航检测设备
改进型卷积神经网络
多任务损失函数
非局部均值滤波