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申请/专利权人：中航建设集团有限公司

摘要：本申请公开了一种回填质量监控方法，涉及回填监测领域，包括：采集压路机振动数据和接触压力数据；采集扬尘数据；设置边缘计算节点，对采集的数据进行预处理；通过快速傅里叶变换进行频域分析，提取振动频率特征，结合预设频率阈值判断压实遍数；通过压力积分方法计算压实厚度；在云服务器上，构建高斯过程回归模型，根据压实遍数和压实厚度的空间相关性，计算未进行压实的施工区域的压实质量，生成压实质量分布图；根据扬尘数据，利用Prophet时间序列预测模型进行分析，得到扬尘分布热力图；针对现有技术中回填质量监控精度低，本申请通过高斯过程回归模型和Prophet时间序列预测模型等，提高了回填质量监控精度。

主权项：1.一种回填质量监控方法，包括：在压路机上安装加速度传感器和压力传感器；通过加速度传感器采集压路机振动数据，通过压力传感器采集压路机轮胎与地面接触压力数据；在施工区域布置激光散射式PM2.5传感器和β射线吸收法PM10传感器，采集扬尘数据，扬尘数据包含空气颗粒物浓度数据；在压路机和施工区域设置边缘计算节点，通过SPI接口将采集的振动数据、接触压力数据和扬尘数据传输至边缘计算节点，并在边缘计算节点对采集的数据进行预处理；在边缘计算节点，根据预处理后的振动数据，通过快速傅里叶变换进行频域分析，提取振动频率特征，结合预设频率阈值判断压实遍数；根据预处理后的接触压力数据，通过压力积分方法计算压实厚度；将计算得到的压实遍数和压实厚度，通过物联网通信协议MQTT加密上传至云服务器；在云服务器上，构建高斯过程回归模型，根据压实遍数和压实厚度的空间相关性，计算未进行压实的施工区域的压实质量，生成压实质量分布图；在云服务器上，根据扬尘数据，利用Prophet时间序列预测模型进行分析，得到扬尘分布热力图；根据压实质量分布图和扬尘热力分布图，调整施工方案；在云服务器上，采用时序数据库InfluxDB存储振动数据、接触压力数据、扬尘数据，以及压实遍数和压实厚度；采用关系型数据库MySQL存储压路机和施工区域的元数据；生成压实质量分布图，包括：获取云服务器上存储的压实遍数和压实厚度，以及元数据，并根据获取的数据构建数据集；数据集包含施工区域的空间位置信息；构建高斯过程回归模型，选择复合核函数作为协方差函数，复合核函数包含周期核函数、平滑核函数和非平稳核函数；其中，周期核函数采用平稳周期核函数，用于获取压实质量的全局周期性变化趋势；平滑核函数采用Matérn核函数，用于获取压实质量的局部空间相关性；非平稳核函数采用Gibbs核函数，用于获取压实质量在空间上的非线性变化趋势；根据构建的数据集，通过变分推断方法获取高斯过程回归模型超参数的最优解；利用最优解设置高斯过程回归模型，得到优化后的高斯过程回归模型；获取未压实的施工区域的空间位置信息，利用优化后的高斯过程回归模型，通过回归预测得到未压实区域的压实质量预测值；根据获取的已压实施工区域的压实遍数和压实厚度，以及未压实质量预测值生成整个施工区域的压实质量分布图；获取扬尘分布热力图，包括：获取施工区域的扬尘数据，以及扬尘数据对应的时间戳t和空间位置坐标x，y；根据空间位置坐标x，y，采用空间划分算法将施工区域划分为N个子区域；其中，N为正整数；针对每个子区域，构建Prophet时间序列预测模型，将对应子区域内过去M天内所有扬尘数据作为模型输入，通过设置周期性参数P、趋势项参数Q和节假日效应参数H，拟合对应子区域的扬尘数据的时间变化规律；在Prophet时间序列预测模型中，通过设置空间自回归项参数ρ，将当前子区域相邻的L个子区域在前一时刻t-1的扬尘数据的加权平均值作为当前子区域在当前时刻t的输入特征，以获取扬尘数据的空间传播模式；其中，ρ的取值范围为0至1；L为正整数；利用设置空间自回归项的Prophet时间序列预测模型，对每个子区域未来T天的扬尘数据进行预测，得到第i个子区域在未来第j天的预测扬尘数据yij；其中，i的取值范围为1至N，j的取值范围为1至T；对得到的预测扬尘数据yij进行处理，得到扬尘分布热力图。

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