【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于安全評估，具體是指一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法及系統。
技術介紹
1、堤壩安全評估方法是利用先進的人工智能技術，對堤壩的泄洪能力和防滲性能進行全面、精準的評估，為水利工程的安全運行提供了可靠的保障和科學的依據，有助于提前采取措施預防可能出現的安全問題，確保水利設施的穩定和周邊環境的安全。但是現有的堤壩安全評估方法中存在堤壩監測數據量大、復雜，容易受到噪聲數據干擾，難以進行有效整合與分析，不能聚焦重要堤壩監測數據，導致堤壩安全評估結果不準確的問題；現有的堤壩安全評估方法存在難以適應不同類型、規模和環境條件的堤壩，對快速變化的堤壩監測數據分布缺乏自適應調整能力，導致降低模型對堤壩安全評估的準確性和適用性的問題。
技術實現思路
1、針對上述情況，為克服現有技術的缺陷，本專利技術提供了一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法及系統，針對現有的堤壩安全評估方法中存在堤壩監測數據量大、復雜，容易受到噪聲數據干擾，難以進行有效整合與分析，不能聚焦重要堤壩監測數據，導致堤壩安全評估結果不準確的問題，本方案綜合考慮權重分布的均值、標準差和相似性，設計篩選閾值并組合堤壩監測子集，訓練弱評估器，基于誤差率調整弱評估器并計算權值，引入類別加權和歷史性能更新數據權重，基于權值將弱評估器組合得到堤壩安全評估模型，對大量數據進行篩選和區分重要性，降低噪聲數據的影響，通過不斷調整和組合弱評估器，實現了對堤壩監測數據的有效整合與分析，提高了堤壩安全評估的準確性和效率；針對現有的堤壩安全
2、本專利技術采取的技術方案如下：本專利技術提供的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，該方法包括以下步驟：
3、步驟s1：數據采集；
4、步驟s2：數據預處理；
5、步驟s3：構建堤壩安全評估模型；
6、步驟s4：堤壩安全評估模型參數搜索；
7、步驟s5：堤壩安全實時評估。
8、進一步地，在步驟s1中，所述數據采集是采集歷史堤壩監測數據；所述歷史堤壩監測數據包括結構數據、環境數據、運行狀態數據和水利工程狀態；所述結構數據包括堤壩幾何參數、材料特性和構造信息；所述環境數據包括氣象數據、水文數據和地質數據；所述運行狀態數據包括堤壩變形數據、滲流數據和應力應變數據；所述水利工程狀態包括安全和危險，將水利工程狀態作為數據標簽。
9、進一步地，在步驟s2中，所述數據預處理是對采集的數據進行數據清洗、數據轉換、數據歸一化和構建數據集處理；數據清洗包括處理噪聲、異常值、重復值和缺失值；數據轉換是將數據轉換為向量形式；數據歸一化是基于最大最小歸一化方法統一數據范圍；構建數據集是基于數據清洗、數據轉換和數據歸一化后的數據構建訓練數據集和測試數據集。
10、進一步地，在步驟s3中，所述構建堤壩安全評估模型具體包括以下步驟：
11、步驟s31：初始化數據權重，將訓練數據集中每個堤壩監測數據的初始權重設置為，q是訓練數據集中堤壩監測數據的數量；
12、步驟s32：訓練弱評估器，包括以下步驟：
13、步驟s321：設計篩選閾值，綜合考慮堤壩監測數據當前權重分布的均值和標準差，以及堤壩監測數據之間的相似性，計算篩選閾值，所用公式如下：
14、；
15、式中，是第z次訓練時的篩選閾值，μz和σz分別是第z次訓練時堤壩監測數據權重分布的均值和標準差，z是訓練次數索引，xq和xp分別是第q個和第p個堤壩監測數據，p和q是堤壩監測數據索引，是第q個和第p個堤壩監測數據之間的歐幾里得距離，a1、a2和a3分別是第一調整參數、第二調整參數和第三調整參數；
16、步驟s322：構建弱評估器，將權重大于篩選閾值的堤壩監測數據組合成一個堤壩監測子集，基于當前堤壩監測數據的權重，對堤壩監測子集進行訓練學習，構建一棵決策樹作為弱評估器；
17、步驟s33：調整弱評估器，計算弱評估器在堤壩監測子集上的誤差率，若誤差率大于等于0.5且堤壩監測子集等于訓練數據集，則停止迭代；否則，若誤差率大于等于0.5且堤壩監測子集不等于訓練數據集，則令篩選閾值等于0，并轉至步驟s322；否則，若誤差率小于0.5，則轉至步驟s34；
18、步驟s34：計算權值，基于誤差率計算弱評估器的權值；所用公式如下：
19、；
20、式中，fz是第z次訓練得到的弱評估器的權值，bz是第z次訓練時的誤差率；
21、步驟s35：更新數據權重，引入類別加權和歷史性能，并對更新后的數據權重進行歸一化處理，所用公式如下：
22、；
23、式中，和分別是第z+1次和第z次訓練時第q個堤壩監測數據的權重，α、β和γ分別是反饋因子、類別權重因子和歷史影響因子，是屬于屬于yq類別的堤壩監測數據的數量，是第z次訓練得到的弱評估器對第q個堤壩監測數據的分類標簽，yq是第q個堤壩監測數據的真實標簽，是第q個堤壩監測數據在歷史評估中的誤分類次數，是所有堤壩監測數據的歷史誤分類最高值；
24、步驟s36：組合，預先設定最大訓練次數，若達到最大訓練次數，則基于權值將弱評估器組合得到堤壩安全評估模型；否則訓練次數加1并返回步驟s32繼續訓練弱評估器；組合弱評估器所用公式如下：
25、；
26、式中，h是堤壩安全評估模型，zmax是最大訓練次數，gz是第z次訓練得到的弱評估器，sign（·）是符號函數。
27、進一步地，在步驟s4中，所述堤壩安全評估模型參數搜索具體包括以下步驟：
28、步驟s41：初始化，對堤壩安全評估模型中的第一調整參數a1、第二調整參數a2、第三調整參數a3、反饋因子α、類別權重因子β和歷史影響因子γ建立參數搜索空間，在參數搜索空間內隨機初始化個體位置，用個體位置作為堤壩安全評估模型參數的代表，將基于個體位置訓練的堤壩安全評估模型對測試樣本集的指數損失函數作為個體的適應度值；
29、步驟s42：設計控制因子，包括以下步驟：
30、步驟s421：基于動態位置關聯系數設計第一控制因子，所用公式如下：
31、；
32、；
33、式中，和分別是第k次和第k-1次搜索時的動態位置關聯系數，是第k次搜索時的第一控制因子，k是搜索次數索引，和分別是第一控制因子的最大值和最小值，和分別是第k次搜索時所有個體位置的平均值和最差個體位置，最差個體位置是適應度值本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟S3中，所述構建堤壩安全評估模型具體包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟S32中，所述訓練弱評估器具體包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟S4中，所述堤壩安全評估模型參數搜索具體包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟S42中，所述設計控制因子具體包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟S1中，所述數據采集是采集歷史堤壩監測數據；所述歷史堤壩監測數據包括結構數據、環境數據、運行狀態數據和水利工程狀態；所述結構數據包括堤壩幾何參數、材料特性和構造信息；所述環境數據包括氣象數據、水文數據和地質數據；所述運行狀
7.根據權利要求1所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟S5中，所述堤壩安全實時評估是采集實時堤壩監測數據，預處理后輸入至基于最優參數構建的堤壩安全評估模型中進行處理，基于輸出的評估結果，得到堤壩在泄洪防滲情況下的水利工程狀態，若水利工程狀態為危險，則輸出預警信號提醒工作人員，以確保水利工程泄洪防滲堤壩的安全穩定運行。
8.根據權利要求1所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟S2中，所述數據預處理是對采集的數據進行數據清洗、數據轉換、數據歸一化和構建數據集處理；數據清洗包括處理噪聲、異常值、重復值和缺失值；數據轉換是將數據轉換為向量形式；數據歸一化是基于最大最小歸一化方法統一數據范圍；構建數據集是基于數據清洗、數據轉換和數據歸一化后的數據構建訓練數據集和測試數據集。
9.一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估系統，用于實現如權利要求1-8中任一項所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：包括數據采集模塊、數據預處理模塊、構建堤壩安全評估模型模塊、堤壩安全評估模型參數搜索模塊和堤壩安全實時評估模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟s3中，所述構建堤壩安全評估模型具體包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟s32中，所述訓練弱評估器具體包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟s4中，所述堤壩安全評估模型參數搜索具體包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟s42中，所述設計控制因子具體包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種智能化水利工程泄洪防滲堤壩安全評估方法，其特征在于：在步驟s1中，所述數據采集是采集歷史堤壩監測數據；所述歷史堤壩監測數據包括結構數據、環境數據、運行狀態數據和水利工程狀態；所述結構數據包括堤壩幾何參數、材料特性和構造信息；所述環境數據包括氣象數據、水文數據和地質數據；所述運行狀態數據包括堤壩變形數據、滲流數據和應力應變數據；所述水利工程狀態包括安全...
【專利技術屬性】
技術研發人員：梁愛萍，蔡運忠，董良潑，葉明，李飛，
申請(專利權)人：江蘇水工建設集團有限公司宿城分公司，
類型：發明
國別省市：
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