摘要
本发明涉及水利工程检测技术领域,公开了一种基于人工智能的水利工程安全检测预警方法。该方法通过分布式传感器网络采集关键部位多模态监测数据,经时空对齐和噪声过滤,提取预设时间段的动态特征序列;将其输入融合注意力机制的深度神经网络,经层级特征学习构建多尺度时空关联图谱,生成工程结构状态的高维表征;以历史事故案例数据为监督信号,用混合专家模型对高维表征多任务训练,获取各监测指标对安全风险的贡献权重;结合实时环境参数和结构响应特征构建动态阈值调整模型,依风险概率自适应更新预警阈值,筛选出贡献权重大于更新后阈值的关键风险因子;基于其时空分布特性,通过图神经网络节点关联推理,融合多源预警信息生成分级预警结果。
技术关键词
检测预警方法
分布式传感器网络
有向图模型
风险
融合注意力机制
生成工程
水利工程检测技术
节点特征
深度神经网络架构
融合多源
梯度提升树模型
局部时空特征
卷积神经网络提取
动态
引入注意力机制
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