一种耦合空间特性基坑邻近地表沉降智能预警方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种耦合空间特性基坑邻近地表沉降智能预警方法及系统，方法包括：遍历第一选定监测点，获得第一邻近监测点；对第一选定监测点和第一邻近监测点进行地表变形性的关联度分析，获得第一关联度分析结果；基于第一关联度分析结果对第一邻近监测点进行序列化调整，获得第一调整结果；构建第一变形因子提取规则，基于第一调整结果进行提取，获得第一变形因子；基于第一选定监测点和第一变形因子构建地表变形预测模型，获得第一输出偏离度满足第一预设偏离区间，遍历第一选定监测点和第一变形因子依次输入地表变形预测模型，获得第一预测结果，包括地表沉降预测值区间，对地表沉降风险进行预警。地表沉降风险进行预警。地表沉降风险进行预警。

【技术实现步骤摘要】
一种耦合空间特性基坑邻近地表沉降智能预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能相关
，具体涉及一种耦合空间特性基坑邻近地表沉降智能预警方法及系统。

技术介绍

[0002]基坑指的是依照建筑物基底标高和基础平面尺寸挖出的土坑，开挖基坑时需要对挖掘位置的环境信息、深度信息、地质条件、气候条件、施工方法、地面载荷等多维度的信息分析，确定地表沉降的可能性，进而针对性指定预防措施，如何准确的进行预测成为一大研究趋势。
[0003]但是基坑开挖引起的邻近地表变形具有非平稳性、非线性等特点，且属于长时间序列数据，导致地表变形预警存在随机性和模糊性，现有技术中的变形预测模型常用单个监测点或整体监测点的数据进行预测，忽略了测点间的空间关联性，导致存在预测结果准确度较低的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例通过提供了一种耦合空间特性基坑邻近地表沉降智能预警方法及系统，解决了现有技术中的变形预测模型常用单个监测点或整体监测点的数据进行预测，忽略了测点间的空间关联性，导致存在预测结果准确度较低的技术问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种耦合空间特性基坑邻近地表沉降智能预警方法，其特征在于，所述方法包括：遍历第一选定监测点，获得第一邻近监测点，其中，所述第一选定监测点和所述第一邻近监测点一一对应；对所述第一选定监测点和所述第一邻近监测点进行地表变形性的关联度分析，获得第一关联度分析结果；基于所述第一关联度分析结果对所述第一邻近监测点进行序列化调整，获得第一调整结果；构建第一变形因子提取规则，基于所述第一调整结果进行提取，获得第一变形因子；基于所述第一选定监测点和所述第一变形因子构建地表变形预测模型，获得第一输出偏离度；当所述第一输出偏离度满足第一预设偏离区间，遍历所述第一选定监测点和所述第一变形因子依次输入所述地表变形预测模型，获得第一预测结果，其中，所述第一预测结果包括地表沉降预测值区间；基于所述地表沉降预测值区间，对地表沉降风险进行预警。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一选定监测点和所述第一邻近监测点进行地表变形性的关联度分析，获得第一关联度分析结果，包括：基于所述第一选定监测点，生成第一参考序列；基于所述第一邻近监测点，生成第一比较序列；对所述第一参考序列和所述第一比较序列进行无量纲调整，获得第二参考序列和第二比较序列；遍历所述第二参考序列和所述第二比较序列，计算第一关联系数集合；根据所述第一关联系数集合，获得第一关联度集合。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一选定监测点和所述第一变形因子构建地表变形预测模型，包括：基于所述第一选定监测点，采集第一历史沉降时序数据，基于所述第一变形因子，采集第二历史沉降时序数据；将所述第一历史沉降时序数据和所述第二历史沉降时序数据设为第一样本数据集，其中，所述第一样本数据集具有第一预设长度；获得第一预设分割长度对所述第一样本数据集进行分割，获得第一训练数据集；基于所述第一训练数据集，构建所述地表变形预测模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一历史沉降时序数据和所述第二历史沉降时序数据设为第一样本数据集，包括：对所述第一历史沉降时序数据和所述第二历史沉降时序数据进行差分处理，获得第一处理结果数据集；对所述第一处理结果数据集进行Z
‑
Score标准化处理，获得所述第一样本数据集。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一训练数据集，构建所述地表变形预测模型，包括：获得第一待优化参数和第二待优化参数，其中，所述第一待优化参数为表征所述地表变形预测模型的学习参数，所述第二待优化参数为表征所述地表变形预测模型网络性能的
超参数；构建第一损失函数，基于Adam算法对所述第一待优化参数进行优化，获得第一优化结果；...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁欣，安月，吴春林，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：