一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法与流程

本发明公开一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，涉及智能数据分析。

背景技术：

1、随着全球基础设施建设的快速发展，海底隧道作为连接海岛与陆地、穿越海峡的重要通道，其建设技术与安全管理日益成为工程技术领域的研究焦点。然而，相较于陆地隧道和其他常规建筑工程，海底隧道的施工环境与条件具有显著的特殊性和挑战性，这些特点产生了一些问题：

2、隐蔽性与复杂性加剧：海底隧道深埋于水下，其地质构造远比地面复杂，常常包含软土、断层、溶洞等多种不良地质体。这种隐蔽性使得在设计和施工前难以直观准确地掌握地质全貌，增加了工程的不确定性。

3、环境影响因素多变：海洋环境的动态特性，如海水腐蚀、海流作用、潮汐变化以及海床稳定性等，对隧道结构设计与施工安全构成了持续的威胁。此外，恶劣的海上气候条件也限制了施工窗口期，提高了施工难度和成本。

4、风险评估与应对机制的局限性：当前海底隧道的风险评估多依赖于地质勘探技术和有限的现场数据，对于复杂地质条件的识别和预测能力有限，易导致不良地质条件的漏判，从而影响到整个工程的安全与经济性。

5、信息处理与决策支持系统的不足：尽管已有不少技术应用于海底隧道的建设和管理，但信息孤岛现象普遍，多源数据的整合、分析及应用效率低下。现有的决策支持系统往往缺乏对大数据和人工智能技术的有效利用，无法满足对复杂信息的快速响应和精准决策的需求。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的问题，提供一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，旨在通过集成国产服务器强大的数据处理能力，实现对海底隧道地质条件的高效识别、风险评估与应对策略生成。

2、本发明提出的具体方案是：

3、本发明提供一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，包括：

4、步骤1：收集海底隧道的多元信息，所述多元信息包括地质数据、环境数据、施工状态信息，所述地质数据涵盖软弱底层、破碎带与断层、渗透性地层、地震带信息，所述环境数据涉及天气、温度、湿度、潮汐数据，所述施工状态信息分为爆破开挖、隧道喷浆、支护施工信息，

5、步骤2：针对收集的多元信息进行整合与分析：

6、步骤21：进行多元信息预处理，

7、步骤22：根据预处理后的多元信息进行数据特征提取与选择，

8、步骤23：将选择后的数据特征进行数据融合：使用相似性度量匹配不同数据源之间的模式；进行一致性校验，确保融合后的数据在逻辑上一致；根据数据类型和应用场景使用加权平均融合规则融合数据，

9、步骤24：针对融合数据进行分析：对融合数据进行描述性统计分析，了解融合数据的基本属性，并应用预测分析揭示融合数据间的潜在联系；

10、步骤3：采用随机森林(random forest)监督学习算法训练风险识别模型：使用预处理后的数据特征形成数据集，利用数据集中训练集数据训练模型，并通过交叉验证调整模型的超参数以优化模型性能；

11、分析风险识别模型中各个数据特征的重要性，确定哪些特征最能影响风险评估，

12、设定阈值:设置阈值以区分正常与异常情况，

13、进行风险量化：通过风险识别模型输出的概率值或分类结果来量化风险等级；

14、步骤4：利用风险识别模型根据采集的多元信息获取概率值或分类结果，根据概率值或分类结果获取对应的风险等级，

15、步骤5：根据不同的风险等级制定相应的应对措施。

16、进一步，所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法的步骤21中进行多元信息预处理，包括：

17、数据清洗:去除无效值，填充或剔除缺失值，检测与处理异常值，

18、数据转换:对原始数据进行标准化或归一化处理，确保不同数据源之间的兼容性，

19、数据集成:整合来自多个数据源的数据，解决数据冗余及冲突问题。

20、进一步，所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法的步骤22中进行数据特征提取与选择，包括：进行特征提取时，从原始数据中提取有意义的数据特征，使用主成分分析pca方法减少数据维度，

21、进行特征选择时，采用过滤法选择最具代表性的数据特征用于后续分析。

22、进一步，所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法的步骤3中使用预处理后的数据特征形成数据集，包括：

23、约定预处理后的数据特征涉及地质数据中软弱底层、破碎带与断层、渗透性地层、地震带信息，环境数据中天气、温度、湿度、潮汐数据，施工状态信息中爆破开挖、隧道喷浆、支护施工信息，

24、根据数据特征形成数据集。

25、进一步，所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法的步骤5中针对风险场景预先定义规则，当风险等级达到预设规则的阈值时启动应急预案，使用决策树根据风险等级和具体情况自动推荐行动方案。

26、本发明还提供一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置，包括：多源数据采集模块、大数据融合处理模块、智能风险评估模块和决策支持模块，

27、多源数据采集模块收集海底隧道的多元信息，所述多元信息包括地质数据、环境数据、施工状态信息，所述地质数据涵盖软弱底层、破碎带与断层、渗透性地层、地震带信息，所述环境数据涉及天气、温度、湿度、潮汐数据，所述施工状态信息分为爆破开挖、隧道喷浆、支护施工信息，

28、大数据融合处理模块针对收集的多元信息进行整合与分析：

29、步骤21：进行多元信息预处理，

30、步骤22：根据预处理后的多元信息进行数据特征提取与选择，

31、步骤23：将选择后的数据特征进行数据融合：使用相似性度量匹配不同数据源之间的模式；进行一致性校验，确保融合后的数据在逻辑上一致；根据数据类型和应用场景使用加权平均融合规则融合数据，

32、步骤24：针对融合数据进行分析：对融合数据进行描述性统计分析，了解融合数据的基本属性，并应用预测分析揭示融合数据间的潜在联系；

33、智能风险评估模块采用随机森林(random forest)监督学习算法训练风险识别模型：使用预处理后的数据特征形成数据集，利用数据集中训练集数据训练模型，并通过交叉验证调整模型的超参数以优化模型性能；

34、分析风险识别模型中各个数据特征的重要性，确定哪些特征最能影响风险评估，

35、设定阈值:设置阈值以区分正常与异常情况，

36、进行风险量化：通过风险识别模型输出的概率值或分类结果来量化风险等级；

37、利用风险识别模型根据采集的多元信息获取概率值或分类结果，根据概率值或分类结果获取对应的风险等级，

38、决策支持模块根据不同的风险等级制定相应的应对措施。

39、进一步，所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置的大数据融合处理模块执行步骤21进行多元信息预处理，包括：

40、数据清洗:去除无效值，填充或剔除缺失值，检测与处理异常值，

41、数据转换:对原始数据进行标准化或归一化处理，确保不同数据源之间的兼容性，

42、数据集成:整合来自多个数据源的数据，解决数据冗余及冲突问题。

43、进一步，所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置的大数据融合处理模块执行步骤22进行数据特征提取与选择，包括：进行特征提取时，从原始数据中提取有意义的数据特征，使用主成分分析pca方法减少数据维度，

44、进行特征选择时，采用过滤法选择最具代表性的数据特征用于后续分析。

45、进一步，所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置的分析风险识别模型使用预处理后的数据特征形成数据集，包括：

46、约定预处理后的数据特征涉及地质数据中软弱底层、破碎带与断层、渗透性地层、地震带信息，环境数据中天气、温度、湿度、潮汐数据，施工状态信息中爆破开挖、隧道喷浆、支护施工信息，

47、根据数据特征形成数据集。

48、进一步，所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置的决策支持模块针对风险场景预先定义规则，当风险等级达到预设规则的阈值时启动应急预案，使用决策树根据风险等级和具体情况自动推荐行动方案。

49、本发明的有益之处是：

50、(1)显著增强风险防控能力：通过有效融合多种监测数据，提高了对海底隧道施工中潜在风险的识别速度与准确度，有助于提前采取措施规避灾害，确保人员安全与工程顺利进行。

51、(2)提升决策科学性与响应速度：智能决策支持系统能够即时分析复杂数据，快速生成应对策略建议，帮助管理者在关键时刻迅速做出合理决策，减少了决策周期，增强了决策的有效性和灵活性。

52、(3)降低成本与提高效率：准确的风险预判减少了不必要的预防性施工和修复工作，降低了工程总成本。同时，系统自动化处理大量数据，减少了人力需求，提高了整体工作效率。

53、促进技术创新与产业升级：系统的开发与应用推动了信息技术、人工智能与隧道工程技术的交叉融合，为相关行业提供了新的技术范式，促进了整个产业链的技术进步与产业升级。

54、(4)保障数据安全：采用国产服务器作为基础设施，确保了数据处理过程中的信息安全，符合国家对于关键基础设施的数据保护要求，增强了国家战略安全。

55、(5)环境友好与可持续发展：通过精确管理施工活动，减少了对海洋生态的干扰，促进了海洋工程项目的绿色化与可持续性发展。

技术特征：

1.一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，其特征是包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，其特征是步骤21中进行多元信息预处理，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，其特征是步骤22中进行数据特征提取与选择，包括：进行特征提取时，从原始数据中提取有意义的数据特征，使用主成分分析pca方法减少数据维度，

4.根据权利要求1所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，其特征是步骤3中使用预处理后的数据特征形成数据集，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，其特征是步骤5中针对风险场景预先定义规则，当风险等级达到预设规则的阈值时启动应急预案，使用决策树根据风险等级和具体情况自动推荐行动方案。

6.一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置，其特征是包括：多源数据采集模块、大数据融合处理模块、智能风险评估模块和决策支持模块，

7.根据权利要求6所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置，其特征是大数据融合处理模块执行步骤21进行多元信息预处理，包括：

8.根据权利要求6所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置，其特征是大数据融合处理模块执行步骤22进行数据特征提取与选择，包括：进行特征提取时，从原始数据中提取有意义的数据特征，使用主成分分析pca方法减少数据维度，

9.根据权利要求6所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置，其特征是分析风险识别模型使用预处理后的数据特征形成数据集，包括：

10.根据权利要求6所述的一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策装置，其特征是决策支持模块针对风险场景预先定义规则，当风险等级达到预设规则的阈值时启动应急预案，使用决策树根据风险等级和具体情况自动推荐行动方案。

技术总结
本发明公开一种基于国产服务器的海底隧道信息融合判识与决策方法，涉及智能数据分析技术领域；包括：步骤1：收集海底隧道的多元信息，步骤2：针对收集的多元信息进行整合与分析，步骤3：采用随机森林(Random Forest)监督学习算法训练风险识别模型：使用预处理后的数据特征形成数据集，利用数据集中训练集数据训练模型，并通过交叉验证调整模型的超参数以优化模型性能；分析风险识别模型中各个数据特征的重要性，确定哪些特征最能影响风险评估，设定阈值:设置阈值以区分正常与异常情况，进行风险量化：通过风险识别模型输出的概率值或分类结果来量化风险等级；步骤4：利用风险识别模型根据采集的多元信息获取概率值或分类结果，根据概率值或分类结果获取对应的风险等级，步骤5：根据不同的风险等级制定相应的应对措施。

技术研发人员：陈际栋,史庆军,张俊琪
受保护的技术使用者：浪潮软件集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5