摘要
本申请涉及数据管理技术领域,尤其涉及一种电力隧道出入口和边坡危重险情报警监测方法及系统,本技术方案通过多参数融合的动态深度学习模型预测边坡稳定性,并结合植被、降水、石块特征、电缆保护性能等多维数据,进行电力隧道风险评估与预警,其核心优势在于:利用历史实验数据训练神经网络,动态评估边坡抗垮塌能力,克服传统经验的局限性;综合植被力学效应、降水荷载、石块冲击风险和电缆防护性能,量化险情危急程度与损伤异常。
技术关键词
报警监测方法
电力隧道
险情
电缆
边坡高度
危险性
植被
深度学习神经网络模型
隧道出入口
覆盖率
预测边坡稳定性
数据训练神经网络
边坡稳定性分析
报警监测系统
分析模块
数据管理技术
裂缝数量
系统为您推荐了相关专利信息
变压器油温检测
电缆温度检测
箱式变压器
电容
电阻
燃料电池余热
温度感测光缆
循环利用装置
随机森林模型
高温电缆
直流减速电机
行走驱动机构
主控芯片
碳纤维板
机械夹爪
应力锥
全自动成型机
模具夹紧
电缆附件
控制模块
电缆绝缘状态评估
梯度提升机
节点数
电缆局部放电
模型训练模块