摘要
本发明涉及水利工程安全监测技术领域,具体公开了一种基于策略优化的水库大坝安全评估方法,通过分布式传感器网络实时采集沉积物累积速率与地下水位变化率数据,并采用变分模态分解和小波包变换提取多尺度特征,结合能量熵与波动幅度构建沉积异常特征值与水位扰动特征值;将两类特征融合为坝体安全特征向量,输入深度学习模型进行多维度风险评估,输出大坝安全等级;进一步基于数字孪生技术与元学习框架构建反馈控制回路,实现监测频率与预警阈值的动态调整及加固策略集的自动生成,形成闭环式智能调控机制,提升了大坝安全管理的实时性、准确性与自主决策能力。
技术关键词
深度学习模型
水库大坝
特征值
反馈控制回路
坝体结构
分布式传感器网络
策略
变分模态分解算法
小波包能量熵
速率
数据
闭环式智能
风险
序列
数字孪生技术
数字孪生模型
随机梯度下降
多尺度特征
系统为您推荐了相关专利信息
节奏特征
偏差
神经网络模型
可读存储介质
融合卷积神经网络
历史运行数据
Relief算法
特征值
物联设备
设备运行监测系统
预后预测模型
乳腺癌预后预测
免疫细胞
数据
深度学习模型
侵入式脑机接口
深度学习模型训练
信号处理方法
信号预处理模块
信号采集模块