一种基于多源数据融合的水电站大坝安全风险预测方法及系统

本发明公开一种基于多源数据融合的水电站大坝安全风险预测方法及系统，属于水电站风险预测技术领域。方法步骤包括：通过大坝运行系统，获取多源监测数据；对获取的多源监测数据进行特征提取；基于提取的特征，构建风险预测模型；利用风险预测模型，完成水电站大坝的风险预测。本发明通过多源数据融合与深度学习技术，有效整合结构、渗流及变形等多维度监测数据，克服了传统方法依赖单一数据源或简单指标分析的局限性，显著提升了大坝安全风险预测的精度与可靠性。