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申请/专利权人：山东龙信达咨询监理有限公司

摘要：本发明属于水利工程技术领域，尤其涉及一种基于多传感器技术的水利工程监控方法。本发明提供一种基于多传感器技术的水利工程监控方法，实现通过融合不同类型的传感器数据，对水利工程进行全面监控。对多传感器数据进行特征提取，并采用多任务学习同时监测和预测水利工程中多个相关任务，通过共享模型的参数和特征，提高水利工程监测系统的效率，准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于多传感器技术的水利工程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：a、传感器的选择与布置，在水利工程的关键部位或关键设施上，选择并合理布置多种类型的传感器；b、数据采集与传输，通过无线通讯实现传感器数据的实时采集和传输；c、数据处理，对不同类型传感器采集到的数据进行处理；d、预测模型建立，基于多任务学习方法构建混合神经网络的多传感器数据融合的大坝变形预测模型CLGM；e、应急响应与控制，在发现异常情况或潜在风险时，及时采用应急措施或控制措施；其中，所述d步骤中，在对大坝变形预测时，从大坝的水平位移、垂直位移以及倾斜角度全方位评判大坝的变形情况，CLGM模型输出的预测结果为大坝的水平位移、垂直位移以及倾斜角度；所述d步骤预测模型的构建的具体操作办法为：d1、基于最大信息系数MIC和相关性特征选择CFS结合的特征变量选取方法，确定大坝变形影响因子，并将其作为CLGM模型的输入，特征变量选取的计算步骤如下：d11、计算每一个影响因子与水平位移、垂直位移以及倾斜之间的MIC值： 其中，X为影响因子矩阵，Y为水平位移、垂直位移以及倾斜矩阵，gx，hy分别为X，Y的边缘概率密度函数，fx,y为X，Y的联合概率密度函数，D为X，Y样本空间离散后的网格m×n，B为m×n网格数量的最大上限；d12、对所有可能的特征子集进行D＝{X1，X2，…，Xk}组合进行编码，并计算各特征子集的评价函数Merits： 其中，k为所选特征子集D中特征变量的个数；r为最大信息系数MIC，为k个特征与Y的平均MIC，为k个特征间的平均MIC；d13、挑选Merits最大的特征组合为最终大坝变形影响因子；d2、对大坝变形影响因子进行奇异谱分析SVD，去除数据高噪声影响；d3、基于去噪后的数据，构建CLGM模型，CLGM模型由3个一维卷积层、1个一维池化层，1个LSTM层、1个GRU层、3个全连接层及Softmax分类器构成；d4、根据CLGM模型输出的大坝水平位移、垂直位移以及倾斜的预测结果，使用Dempster融合规则综合评判大坝的变形情况，融合规则如下： 其中，fy为Dempster融合规则函数；ζ为mass函数；y1、y2、y3分别为CLGM模型输出的大坝水平位移、垂直位移以及倾斜的预测结果；K为归一化常数；d5、选择被最多证据支持的检测结果作为大坝变形的检测结果。

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