一种鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法及系统技术方案

本发明专利技术属于水利工程安全监测技术领域，特别涉及一种鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法及系统，收集暗渠监测断面历史数据作为样本数据，其中，暗渠监测断面数据由环境量测点数据和随环境量变化的钢筋应力测点数据组成；采用两阶段梯度提升回归树的机器学习建模策略构建各个钢筋应力测点预测模型，并利用历史监测数据进行训练优化；定时采集暗渠监测断面数据，将断面数据送入训练优化后的钢筋应力预测模型中进行预测，将预测数值与监测数据中钢筋应力实测数据进行比对来判定测点是否异常。本发明专利技术在构建暗渠结构应力异常识别模型时，不仅利用环境量测点信息，还间接利用其它位置钢筋应力测点信息，避免所构建模型可能存在内生性的问题，能够对暗渠结构应力异常进行准确识别，便于及时评估暗渠结构的安全可靠性。便于及时评估暗渠结构的安全可靠性。便于及时评估暗渠结构的安全可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法及系统


[0001]本专利技术属于水利工程安全监测
，特别涉及一种鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法及系统。

技术介绍

[0002]暗渠是一种常见的输水建筑物，暗渠结构的安全是保障工程正常运作的基础条件，倘若发生结构性失稳，将会导致一系列环境和社会灾害。通过对工程安全监测设备(主要以钢筋应力计为主)的数据分析，可以评估结构的安全性态，以尽早发现工程结构问题。早在20世纪70年代已经有学者通过对安全监测数据进行回归建模和分析，进而实现结构效应量(如位移、应力应变和渗透压)预测和异常识别。该问题属于水利工程安全监测方向的静力学监测，尤其以大坝为研究对象最多。
[0003]随着数据建模研究的发展和人工智能技术的兴起，越来越多的学者开始使用机器学习的方法来构建回归模型，例如BP神经网络、极限学习机、支持向量机SVM、随机森林和梯度提升树等。虽然在该方向的研究中，目前机器学习建模方法成为了主流，但并没有完全取代统计建模方法。相反，二者有各自的优缺点，表现在：统计建模方法具有较为坚实的理论基础和物理解释，在工程实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法，其特征在于，包含如下内容：收集暗渠监测断面历史数据作为用于模型训练优化的样本数据，其中，暗渠监测断面数据由环境量测点数据和随环境量变化的钢筋应力测点数据组成，环境量测点至少包含温度、水位及土压力；构建钢筋应力预测模型，并利用样本数据对预测模型进行训练优化，其中，预测模型构建采用两阶段梯度提升回归树的机器学习建模策略，将环境量测点数据作为模型输入、钢筋应力测点数据作为模型输出对模型参数进行优化调整；定时采集暗渠监测断面数据，将断面数据送入训练优化后的钢筋应力预测模型中进行预测，将模型输出的预测数值与监测数据中的钢筋应力实测数据进行比对来判定测点是否异常。2.根据权利要求1所述的鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法，其特征在于，暗渠监测断面上布置有用于采集监测数据的传感器，所述传感器至少包含：用于测量温度的温度计、用于测量水位的水位计、用于测量土压力的土压力计及用于测量结构钢筋应力的钢筋计。3.根据权利要求1或2所述的鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法，其特征在于，采用两阶段梯度提升回归树的机器学习建模策略构建预测模型中，利用监测断面历史数据，构建待检验钢筋应力测点的预测模型，通过设置两轮模型训练，在第一轮训练中生成其他钢筋应力测点的一阶段回归器，在第二轮训练中，生成待检验测点的二阶段回归器，依据二阶段回归器来获取待检验钢筋应力预测模型。4.根据权利要求3所述的鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法，其特征在于，利用样本数据中环境测量点数据{x
i
|i＝1,2,
…
,m}和随环境测量变化的钢筋应力测点数据{y
i
|i＝1,2,
…
,n}来对模型进行两轮训练，其中，一阶段回归器的输入为样本数据中环境量测点，输出为其他钢筋应力测点，利用所构建的一阶段回归器{f
′
j
(x)|j＝1,2,K,n且j≠i}，获取每条数据记录中...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴占强，槐先锋，陈晓璐，任秉枢，马晓燕，刘雪梅，李海瑞，高广利，周扬，祝明，李会民，
申请(专利权)人：南水北调中线干线工程建设管理局，
类型：发明
国别省市：