长隧道沥青路面铺装洞内环境因素监测及预警方法技术

本公开实施例中提供了一种长隧道沥青路面铺装洞内环境因素监测及预警方法，属于测量技术领域，具体包括：步骤1，采集目标隧道内沥青铺装的监测数据；步骤2，对监测数据进行分类；步骤3，建立LSTM模型并利用Bayes算法进行优化，得到BO

【技术实现步骤摘要】
长隧道沥青路面铺装洞内环境因素监测及预警方法


[0001]本公开实施例涉及测量
，尤其涉及一种长隧道沥青路面铺装洞内环境因素监测及预警方法。

技术介绍

[0002]沥青路面因行车舒适性好、扬尘少、美观等优势的凸显，在隧道建设中得到广泛的应用。但在沥青路铺装时，隧道的通风、降温等设施往往不够完善，不具备良好的通风及降温条件，加之传统热拌沥青混合料高温施工的特性，使其施工面临环境温度高、散热慢、湿度大及有毒有害气体聚集等问题，导致施工环境恶劣，甚至造成中暑、中毒等事故。现有的预警系统存在的缺点为：未对预测方法进行优化，不能进一步提高预测的准确性，导致预测结果的偏差较大。
[0003]可见，亟需一种实时性和预测精准度高的长隧道沥青路面铺装洞内环境因素监测及预警方法。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开实施例提供一种长隧道沥青路面铺装洞内环境因素监测及预警方法，至少部分解决现有技术中存在实时性和预测精准度较差的问题。
[0005]本公开实施例提供了一种长隧道沥青路面铺装洞内环境因素监测及预警方法，包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种长隧道沥青路面铺装洞内环境因素监测及预警方法，其特征在于，包括：步骤1，采集目标隧道内沥青铺装的监测数据；步骤2，对监测数据进行分类；步骤3，建立LSTM模型并利用Bayes算法进行优化，得到BO
‑
LSTM模型；步骤4，采用BO
‑
LSTM模型对分类后的监测数据进行预测，得到预测数据并对其进行评估；步骤5，判断预测数据是否大于安全临界值，若是，则执行步骤6，若否，则执行步骤7；步骤6，启动警报装置；步骤7，将监测数据储存，预测数据反馈至模型训练。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述监测数据包括温度数据、湿度数据和有毒有害气体数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述步骤3具体包括：步骤3.1，定义LSTM模型的超参数范围，其中，超参数范围包括学习速率、隐藏层神经元个数、批处理大小、迭代次数和弃权系数；步骤3.2，根据超参数范围随机产生初始化样本点；步骤3.3，利用均值函数和协方差函数对样本点进行高斯过程；步骤3.4，采样函数选取样本点X
i
，采用EI采集函数寻找最大改善期望的下一个样本点X
t+1
；步骤3.5，利用寻找到的全部样本点训练LSTM模型，得到BO

【专利技术属性】
技术研发人员：谢波，石琦，张永奇，赵海斌，赵征，程玉峰，张云川，杨承陶，
申请(专利权)人：中交路桥建设有限公司，
类型：发明
国别省市：