【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于沉管隧道工程结构智能监测，具体涉及一种沉管隧道的接头omega止水带压力预测方法。
技术介绍
1、omega止水带最早被用于欧洲的地下工程和水工建筑，是一种专门用于工程结构接缝处的防水材料，通常用于海底隧道、地下工程和水工建筑等需要防水的接缝处理。在现代海底隧道施工中，接头omega止水带的压力监测和预测一直是工程安全管理中的关键问题。然而，现有的监测和预测方法在实际应用中面临着诸多挑战，尤其是在应对复杂多变的施工环境时显得力不从心。传统的omega止水带压力预测系统主要依赖于单一或有限的环境参数，例如温度和湿度，这些系统通常采用简单的线性回归模型或经验公式来进行预测。然而，海底隧道的施工环境极为复杂，涉及多种环境和动力学因素的相互作用。这些因素并非独立存在，而是通过复杂的非线性关系共同影响止水带的压力状态。传统方法由于模型结构的简单性，难以捕捉这些因素之间的相互作用，导致预测的精度较低。此外，现有监测和预测系统在数据采集和处理方面也存在滞后性，特别是在面对快速变化的环境条件时，系统往往无法及时调整采样频率或处理模型，进而无法提供实时的准确预测。这种滞后性增加了施工过程中的安全隐患，还可能导致在应急情况下无法及时采取措施。
2、除了预测精度和实时性不足，现有的监测系统在应对环境剧烈变化时，缺乏有效的动态调整能力也是一大难题。例如，当施工过程中发生突发性温度剧变或在动态荷载显著波动的情况下，现有系统通常依赖于事先设定的固定参数进行预测，无法根据实时监测数据自动调整模型的参数设置。这种静态的模型配置使得系统
3、总之，当前的接头omega止水带压力监测和预测技术在应对复杂多变的施工环境和确保施工安全方面，仍存在显著的不足，亟需引入更加先进的技术手段进行改进和优化。
技术实现思路
1、本专利技术主要为了克服现有技术的不足，提供了一种沉管隧道的接头omega止水带压力预测方法。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、一种沉管隧道的接头omega止水带压力预测方法，包括以下步骤：
4、步骤1，获取目标沉管隧道的监测数据，数据包括：温度、湿度、温度梯度、三轴加速度和止水带压力；
5、步骤2，对步骤1获取的监测数据，进行预处理和归一化，形成时间序列的数据集；
6、步骤3，对监测数据进行描述性统计分析，得到各监测数据的均值、中位数、众数、标准差和方差的数据特征；
7、步骤4，通过移动窗口对各监测数据进行时间序列上的分段；
8、步骤5，对步骤4分段后得到的各时间段数据，通过短时傅里叶变换将这些数据转换为频域数据；
9、步骤6，对步骤5得到的各时间段数据的频域数据，通过计算其频率范围内的功率谱密度，得到监测数据的各频率成分的频率特征；
10、步骤7，构建lstm模型和transformer模型，将前一时间段的温度、湿度、温度梯度、三轴加速度、止水带压力作为输入变量，将后一时间段的止水带压力作为预测的输出变量；利用步骤2的数据集以及步骤3得到的数据特征和步骤6得到的频率特征，对lstm模型和transformer模型进行训练；模型训练完成后，将lstm模型和transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合，生成最终的预测结果。
11、在上述技术方案中，步骤1中，采用自适应采样技术，基于历史监测数据的变化率来动态调整数据的采样频率，从而确定合适的各类型的监测数据的采样间隔；历史监测数据的变化率越快则对应的采样频率调至越快。
12、在上述技术方案中，步骤2中，所述预处理，包括缺失值处理和异常值检测与修正，以确保数据质量和完整性。
13、在上述技术方案中，步骤2中，缺失值处理，包括：1）如果某时间点的监测数据缺失率超过设定阈值，该时间点的数据将被删除；2）如果采样周期内出现连续缺失值，选择使用前面或后面第一个有效值填充缺失数据。
14、在上述技术方案中，步骤2中，异常值检测与修正：采用基于z-score的方法进行异常值检测，并对识别出的异常数据进行修正。
15、在上述技术方案中，步骤2中，归一化处理是将所有数据缩放到[0，1]区间内，以确保所有数据有相同的尺度。
16、在上述技术方案中，步骤7中，将lstm模型和transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合时，根据这两个模型的误差的反比来分配两个模型的权重，误差越小的模型分配更高的权重。
17、在上述技术方案中，采用网格搜索和贝叶斯优化相结合的方法来优化lstm模型和transformer模型的模型参数。
18、在上述技术方案中，当监测到温度或湿度或三轴加速度数据的变化率大于设定的阈值时，重新训练lstm模型和transformer模型并调整模型参数，从而确保模型能够实时适应新的环境条件并保持预测的准确性。
19、本专利技术的优点和有益效果为：
20、本专利技术提供了一种基于lstm和transformer模型的接头omega止水带压力预测方法，通过综合分析温度、湿度、温度梯度和三轴加速度等关键自变量对止水带压力的影响，实现了精准预测与实时监控。相比传统方法，本专利技术具有显著的有益效果。首先，采用自适应采样策略，能够根据环境变化动态调整数据采集频率，确保在关键环境条件发生剧烈变化时精确捕捉数据，提高了系统的灵敏度并减少了数据遗漏的风险。其次，结合lstm和transformer模型，有效捕捉时间序列数据中的长期依赖性和复杂非线性关系，提升了预测的精度与稳定性。lstm网络擅长处理长期依赖性，确保长时间监测中保持预测准确性，而transformer模型通过自注意力机制，精准识别各自变量间的相互作用，进一步优化模型性能。此外，本专利技术的动态调参机制能够实时监测施工过程中关键变量的变化，自动调整模型参数，确保预测始终精准。本专利技术设计了实时预警功能，当预测到止水带压力接近或超出安全阈值时，系统立即发出预警信号，此预警信号通过物联网技术实时传输至工程管理团队的终端设备。
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1.一种沉管隧道的接头OMEGA止水带压力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的沉管隧道的接头OMEGA止水带压力预测方法，其特征在于：步骤1中，采用自适应采样技术，基于历史监测数据的变化率来动态调整数据的采样频率，历史监测数据的变化率越快则对应的采样频率调至越快。
3.根据权利要求1所述的沉管隧道的接头OMEGA止水带压力预测方法，其特征在于：步骤2中，所述预处理，包括缺失值处理和异常值检测与修正，以确保数据质量和完整性。
4.根据权利要求3所述的沉管隧道的接头OMEGA止水带压力预测方法，其特征在于：步骤2中，缺失值处理，包括：1）如果某时间点的监测数据缺失率超过设定阈值，该时间点的数据将被删除；2）如果采样周期内出现连续缺失值，选择使用前面或后面第一个有效值填充缺失数据。
5.根据权利要求3所述的沉管隧道的接头OMEGA止水带压力预测方法，其特征在于：步骤2中，异常值检测与修正：采用基于Z-score的方法进行异常值检测，并对识别出的异常数据进行修正。
6.根据权利要求1所述的沉管隧道的接头
7.根据权利要求1所述的沉管隧道的接头OMEGA止水带压力预测方法，其特征在于：步骤7中，将LSTM模型和Transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合时，根据这两个模型的误差的反比来分配两个模型的权重，误差越小的模型分配更高的权重。
8.根据权利要求1所述的沉管隧道的接头OMEGA止水带压力预测方法，其特征在于：采用网格搜索和贝叶斯优化相结合的方法来优化LSTM模型和Transformer模型的模型参数。
9.根据权利要求8所述的沉管隧道的接头OMEGA止水带压力预测方法，其特征在于：当监测到温度或湿度或三轴加速度数据的变化率大于设定的阈值时，重新训练LSTM模型和Transformer模型并调整模型参数。
...【技术特征摘要】
1.一种沉管隧道的接头omega止水带压力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的沉管隧道的接头omega止水带压力预测方法，其特征在于：步骤1中，采用自适应采样技术，基于历史监测数据的变化率来动态调整数据的采样频率，历史监测数据的变化率越快则对应的采样频率调至越快。
3.根据权利要求1所述的沉管隧道的接头omega止水带压力预测方法，其特征在于：步骤2中，所述预处理，包括缺失值处理和异常值检测与修正，以确保数据质量和完整性。
4.根据权利要求3所述的沉管隧道的接头omega止水带压力预测方法，其特征在于：步骤2中，缺失值处理，包括：1）如果某时间点的监测数据缺失率超过设定阈值，该时间点的数据将被删除；2）如果采样周期内出现连续缺失值，选择使用前面或后面第一个有效值填充缺失数据。
5.根据权利要求3所述的沉管隧道的接头omega止水带压力预测方法，其特征在于：步骤2中，异常值检测与修正：采用基于z-...
【专利技术属性】
技术研发人员：卫宇航，侯晋芳，刘爱民，李斌，冯海暴，马宗豪，刘钊，
申请(专利权)人：中交天津港湾工程研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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