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申请/专利权人：黄河水利委员会黄河水利科学研究院

摘要：本发明涉及河流治理预警技术领域，具体公开了基于机器学习的黄河下游险工险情预警方法，包括：S1、数据收集，S2、帧间差分图像处理，S3、卷积神经网络设计，S4、数据集构建，S5、深度神经网络自动调配模型，S6、数据驱动的工程出险机理分析，S7、贝叶斯网络模型构建，S8、模型优化与集成以及S9、评估与预警；本发明通过深度学习模型和贝叶斯网络模型，能够更准确地识别和预测险情，提高预警的准确性。数据驱动的分析方法能够从大量历史数据中学习到潜在的风险模式和特征，减少人为误差，结合视频监控、流量、水位、流速、土壤湿度和孔隙水压力等多源数据，全面监测险工区域的情况，从多个角度进行风险评估，提供更加全面和准确的险情预警。

主权项：1.基于机器学习的黄河下游险工险情预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集，利用河务部门的水工程视频监控系统，收集视频数据，收集堤防类型、实测流量、水位、流速实测数据，对视频数据和实测数据进行预处理，消除噪声，统一数据格式，结合工程监测数据，包括土壤湿度、渗透压，并进行初步的异常检测；S2、帧间差分图像处理，对步骤S1中视频数据进行帧间隔取帧，并利用帧间差分法生成差分图，提取视频帧间的变化信息，设置取帧间隔，以确保变化信息的准确捕捉，对生成的差分图进行图像增强处理，突出关键特征，减少背景干扰；S3、卷积神经网络设计，设计卷积神经网络模型，将步骤S2中处理后的差分图输入CNN模型，进行特征学习和提取，使用标注数据进行训练，并利用交叉验证法评估模型性能，防止过拟合；S4、数据集构建，构建面向黄河流域下游典型险工险情检测的数据集，涵盖多样化特征的样本，通过数据增强技术，增加数据集的多样性，提高模型的鲁棒性；S5、深度神经网络自动调配模型，根据捕捉到的不同单、多目标，提出并训练深度神经网络自动调配模型，模型应具备自适应调节能力，根据输入数据的特性自动调整参数，利用优化算法，包括Adam、RMSprop，迭代优化网络参数，提高模型的检测准确性，设置早停机制，防止过拟合；S6、数据驱动的工程出险机理分析，基于收集的实测数据和工程监测数据，利用统计方法构建数据驱动的黄河下游工程出险计算模型，模拟不同条件下的工程出险过程以异常相关系数作为评估指标，分析异常数据的相关性，识别潜在险情，通过模拟实验，研究不同条件下的出险机理，揭示工程出险的内在因素；S7、贝叶斯网络模型构建，基于贝叶斯理论，结合专家知识和确定性预报结果，构建多态贝叶斯网络方法的水工程安全预警模型，处理多种不确定性因素，分析各种水工程安全影响因素的概率密度函数，结合因素之间的关联关系，计算工程出险概率，通过不断优化贝叶斯网络结构和参数，提高模型的预警准确性；S8、模型优化与集成，通过不断优化卷积神经网络、数据驱动模型和贝叶斯网络模型，提升整体预警系统的准确性和实时性，利用超参数优化技术，包括网格搜索、随机搜索调节模型参数，将三种方法的研究成果进行集成，形成综合预警模型，利用模型融合技术，包括加权平均、投票法，提高综合模型的性能和稳定性；S9、评估与预警，应用综合预警模型，对黄河下游典型险工进行实时监测与评估，识别潜在险情，利用流式数据处理技术，实现实时数据处理和分析，根据模型输出的预警结果，及时发出预警信号，指导工程防护措施，设置多级预警机制，区分不同风险级别的预警响应。

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