一种高原堤坝险情防护的智能决策支持系统
本发明涉及高原堤坝险情防护的，尤其涉及一种高原堤坝险情防护的智能决策支持系统。
背景技术：
1、高原地区的堤坝由于地理位置特殊，经常面临诸多险情，如山体滑坡、洪水、泥石流等。
2、传统堤坝防护系统通常包括水位监测、土体位移监测、土壤含水量监测等基本功能，但缺乏对险情信息的综合分析与判断，依赖人工直接对基础功能进行判断的方式无法及时有效地应对复杂的险情。因此，亟需一种智能化的决策支持系统来提高堤坝的安全性和可靠性。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
2、鉴于上述现有堤坝防护系统存在的问题，提出了本发明。
3、因此，本发明解决的技术问题是：解决现有堤坝防护系统缺乏对险情信息的综合分析与判断，依赖人工直接对基础功能进行判断的方式无法及时有效地应对复杂险情的问题。
4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，包括如下部件：监测子系统，通过配置的各传感器及摄像头每隔额定时间监测堤坝的各项指标，获取各额定时间段内堤坝的各项指标变化；数据处理系统，与所述监测子系统无线数据连接，获取各额定时间段内堤坝的各项指标变化，构建状态变动参照模型，输入对应的各项指标变化，输出状态变动参照值；智能分析系统，与所述数据处理系统无线数据连接，获取各额定时间段内的所述状态变动参照值，构建状态变动—时间曲线，对所述状态变动—时间曲线进行特征提取，构建特征分析模型，输入所提取的特征量，输出特征分析量；报警决策系统，与所述智能分析系统无线数据连接，获取所述特征分析量，比对异常报警阈值，完成报警决策。
5、作为本发明所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统的一种优选方案，其中：所述监测子系统获取的各项指标具体包括：通过浮子式水位计获取额定时间段内堤坝中心位置处的水位指标α；通过差动电感式位移计获取额定时间段内堤坝坝体两岸端间的土体位移指标β；通过土壤水分传感器获取额定时间段内堤坝中心位置处的土壤含水量指标γ。
6、作为本发明所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统的一种优选方案，其中：所述额定时间段定义为12h。
7、作为本发明所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统的一种优选方案，其中：构建的所述状态变动参照模型具体为：
8、
9、其中，δ为所述状态变动参照值，α差为当前额定时间段内水位指标变动差量，β差为当前额定时间段内土体位移指标差量，γ差为当前额定时间段内土壤含水量指标差量，1.013、1、2.66及1.874均为调整常数，dx为积分运算。
10、作为本发明所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统的一种优选方案，其中：构建所述状态变动—时间曲线时，选取各额定时间段内的所述状态变动参照值作为纵坐标，对应的额定时间段后端时间作为横坐标，获取各参照点后以平滑曲线连接各点，形成所述状态变动—时间曲线。
11、作为本发明所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统的一种优选方案，其中：对所述状态变动—时间曲线进行特征提取时，所提取的特征量包括：曲线最大值、曲线最小值及曲线各参照点获取的浮动参数差别；
12、其中，所述浮动参数差别的获取公式具体为：
13、
14、其中，η为浮动参数差别，δ1为第一额定时间段内获取的所述状态变动参照值，δm为第m额定时间段内获取的所述状态变动参照值，k大为曲线最大值，k小为曲线最小值，1.65为调整常数，dx为积分运算。
15、作为本发明所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统的一种优选方案，其中：构建的所述特征分析模型具体为：
16、
17、其中，θ为所述特征分析量，k大为曲线最大值，k小为曲线最小值，η为所述浮动参数差别，1.23为调整常数，dx为积分运算。
18、作为本发明所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统的一种优选方案，其中：所述异常报警阈值设定为2.43或2.431或2.4313。
19、作为本发明所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统的一种优选方案，其中：当所述特征分析量高于所述异常报警阈值时，所述报警决策系统(400)进行报警决策。
20、本发明提供一种高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，具备如下有益效果：
21、1.本发明的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统能够实时采集和分析高原堤坝的相关数据，提高了数据的准确性和实时性。
22、2.本发明的数据处理系统及智能分析系统采用机器学习和智能算法，建立了高原堤坝险情预测模型，能够准确预测堤坝险情的发生和发展趋势。
23、3.本发明的决策输出模块能够根据预测结果生成相应的防护措施和应急预案，为相关人员提供了决策依据。
24、4.本发明能够实现系统的自动化运行和智能化决策支持，提高了系统的可靠性和稳定性。
技术特征：
1.一种高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于，包括如下部件：
2.根据权利要求1所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于，所述监测子系统(100)获取的各项指标具体包括：
3.根据权利要求2所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于：所述额定时间段定义为12h。
4.根据权利要求3所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于，构建的所述状态变动参照模型具体为：
5.根据权利要求4所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于：构建所述状态变动—时间曲线时，选取各额定时间段内的所述状态变动参照值作为纵坐标，对应的额定时间段后端时间作为横坐标，获取各参照点后以平滑曲线连接各点，形成所述状态变动—时间曲线。
6.根据权利要求5所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于，对所述状态变动—时间曲线进行特征提取时，所提取的特征量包括：曲线最大值、曲线最小值及曲线各参照点获取的浮动参数差别；
7.根据权利要求6所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于，构建的所述特征分析模型具体为：
8.根据权利要求7所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于：所述异常报警阈值设定为2.43或2.431或2.4313。
9.根据权利要求8所述的高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，其特征在于：当所述特征分析量高于所述异常报警阈值时，所述报警决策系统(400)进行报警决策。
技术总结
本发明公开了一种高原堤坝险情防护的智能决策支持系统，包括监测子系统，通过配置的各传感器及摄像头每隔额定时间监测堤坝的各项指标，获取各额定时间段内堤坝的各项指标变化；数据处理系统构建状态变动参照模型，输入对应的各项指标变化，输出状态变动参照值；智能分析系统构建状态变动—时间曲线，对状态变动—时间曲线进行特征提取，构建特征分析模型，输入所提取的特征量，输出特征分析量；报警决策系统获取所述特征分析量，比对异常报警阈值，完成报警决策，能够实时采集和分析高原堤坝的相关数据，提高了数据的准确性和实时性，建立了高原堤坝险情预测模型，能够准确预测堤坝险情的发生和发展趋势。
技术研发人员：张东艳,王培清,陈亮,宗永臣,郭永刚,金建立,苏立彬,李峰,樊飞
受保护的技术使用者：西藏农牧学院
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5