摘要
本发明公开了一种基于结构与表观数据的隧道状态监测方法,涉及隧道工程健康监测技术领域。本发明通过整合结构和表观数据,显著提高了隧道健康评估的准确性和预警的及时性。该方法通过深度挖掘数据特征、构建综合特征矩阵,并应用多模态数据融合技术,有效解决了信息孤立问题,增强了评估的综合性,动态健康评估模型结合历史与实时数据,利用时间序列分析精准预测隧道状态变化,提升了评估的前瞻性和可靠性,此外,通过风险联动网络和优化的状态预测,实现了风险管理的精准化和维护决策的数据驱动,为隧道的安全运行和管理提供了强有力的技术支持。
技术关键词
状态监测方法
隧道
综合健康指数
多源数据采集系统
多模态数据融合
融合神经网络
支持向量机算法
高风险
分层特征提取
融合特征
滑动窗口方法
异常点
分层提取方法
移动巡检机器人
机器学习算法分析
时间序列分析方法
逻辑
主成分分析算法