【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道预警，尤其涉及一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法及系统。
技术介绍
1、在隧道管理和监控的领域中，隧道安全一直是一个重要的研究和应用方向，随着隧道事故的频发，如地质灾害、交通事故以及由于环境因素引发的各种意外，迫切需要一个能够高效预测和管理这些事件的系统，传统的隧道监控方法多依赖于人工监测或简单的传感器数据收集，这些方法往往难以实时准确地分析数据，尤其在处理复杂数据和预测潜在风险方面存在明显不足。
2、现有技术中，虽然一些先进的监测系统已经开始利用自动化技术收集数据，但这些系统通常缺乏深入分析历史数据与实时数据结合的能力，无法有效预测和防范潜在的风险，此外，这些系统在数据处理和事件预警的准确性上还有待提高，常常因为不能准确理解事件之间的关联性和影响传递路径而导致响应不足或过度反应。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法及系统。
2、一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，包括以下步骤：
3、s1，历史事件数据收集与预处理：收集隧道内部的历史事件数据，并对收集到的历史事件数据进行清洗和标准化处理；
4、s2，历史事件分类与归纳：对历史事件数据进行自动分类，建立事件类型数据库；
5、s3，基于事件关联网络与数据分析：基于历史事件分类与归纳的结果，建立隧道历史事件的事件关联网络，揭示事件之间的隐含关系和影响传递路径；
6、s4，事件特征提取与模型
7、s5，实时监测数据融合与分析：将实时监测数据与历史事件特征模型进行融合，实现对隧道内部状态的全面监测和分析，及时发现异常情况，通过异常检测算法和预警规则，根据实时监测数据与历史事件特征模型的匹配程度，判断隧道内部是否存在风险，并触发相应的预警机制。
8、进一步的，所述s1中的历史事件数据收集与预处理包括：
9、s11，历史事件数据收集：在隧道内部布置多种传感器和监测设备，包括地震传感器、温湿度传感器、水位传感器和水质监测设备，用于采集各种历史事件数据，各种历史事件数据包括地质灾害、交通事故、地震活动、温度湿度变化以及水位变化；
10、s12，数据预处理：对采集到的历史事件数据进行清洗，去除重复数据和异常数据，并将清洗后的历史事件数据统一格式和单位。
11、进一步的，所述s2中的历史事件分类与归纳包括：
12、s21，历史事件数据分类：对历史事件数据进行自动分类，根据事件的特征将历史事件数据归入对应的类别；
13、s22，建立事件类型数据库：根据分类结果，建立历史事件类型数据库，并记录不同类型历史事件数据的相关信息，相关信息包括事件特征、发生时间以及地点。
14、进一步的，所述s3中的基于事件关联网络与数据分析包括：
15、s31，建立事件关联网络：基于历史事件分类与归纳的结果，利用图论方法构建隧道历史事件的事件关联网络；
16、s32，分析事件关联网络：对事件关联网络进行分析，揭示历史事件之间的隐含关系和影响传递路径，通过探索历史事件之间的相关性和影响程度，理解隧道内部事件的发展规律。
17、进一步的，所述s31中的图论方法具体包括：
18、s311，确定节点和边：将每个历史事件表示为网络中的一个节点，每个节点代表一个类型的历史事件，并确定历史事件之间的关联关系，并将关联关系表示为网络中的边；
19、s312，定义邻接矩阵及确定阈值：将节点之间的关联关系表示为邻接矩阵，基于经验阈值(领域专家的经验或以往研究的结果)、统计分布(事件关联关系的分布情况)、网络密度(事件关联网络的密度)以及可视化分析(网络的拓扑结构和边的权重分布)，确定阈值来筛选历史事件的关联关系；
20、s313，构建事件关联网络：根据邻接矩阵和阈值，建立事件关联网络，对于大于阈值的关联关系，表示为事件关联网络中的边，小于阈值的关联关系则被忽略。
21、进一步的，所述s32中的分析事件关联网络包括：
22、s321，节点度中心性分析：节点度中心性衡量事件关联网络中每个节点的连接数量，即节点的重要程度，计算公式为：
23、
24、其中，ki表示节点i的连接数量，n表示网络中节点的总数；
25、s322，节点介数中心性分析：节点介数中心性衡量事件关联网络中每个节点在网络中的中介程度，即节点在事件传播路径中的重要性，计算公式为：
26、
27、其中，σst表示从节点s到节点t的最短路径数量，σst(i)表示从节点s到节点t的最短路径中经过节点的数量；
28、s323，社区发现分析：社区发现将事件关联网络中连接的节点聚合成为社区，揭示事件之间的隐含关系和影响传递路径，采用louvain算法通过优化网络的模块度指标来实现社区发现，计算公式为：
29、
30、其中，aij表示节点i和节点j之间的连接强度，ki和kj分别表示节点i和节点j的度，m表示网络的总连接强度，ci和cj分别表示节点i和节点j所属的社区，δ(ci,cj)是kroneckerdelta函数，当ci＝cj时取值为1，否则为0。
31、进一步的，所述s4中的事件特征提取与模型建立包括：
32、s41，提取关键特征：基于事件关联网络的分析结果，从历史事件数据中提取关键特征，关键特征包括事件发生时的环境条件(如温度、湿度)、地理位置(经纬度坐标)、持续时间以及影响范围(影响的区域或范围)、当时的交通流量、交通运行状态以及车道封闭情况；
33、s42，建立历史事件特征模型：通过提取的关键特征结合历史事件数据的相关信息，建立历史事件特征模型，并根据历史事件数据训练历史事件特征模型，以预测事件发生的概率和影响程度；
34、s43，模型优化：综合考虑各种因素对隧道安全的影响，各种因素包括地质灾害、交通事故、地震活动、气候条件以及地理位置，优化历史事件特征模型参数。
35、进一步的，所述历史事件特征模型采用贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络模型包括：
36、定义贝叶斯网络的节点：每个节点代表一个历史事件类型，包括地质灾害、交通事故、地震活动、温度变化和水位变化，每个历史事件节点包含与历史事件相关的多个属性，包括时间、地点、严重程度；
37、确定节点间的依赖关系：根据历史事件数据和领域知识定义节点间的依赖关系，并利用依赖关系构建网络结构，其中边表示历史事件之间的条件依赖；
38、参数学习和贝叶斯网络的构建：在叶斯网络中，每个节点的行为依赖于其父节点，通过条件概率表(cpt)表达依赖关系，对于节点xi与其父节点本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述S1中的历史事件数据收集与预处理包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述S2中的历史事件分类与归纳包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述S3中的基于事件关联网络与数据分析包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述S31中的图论方法具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述S32中的分析事件关联网络包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述S4中的事件特征提取与模型建立包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述历史事件特征模型采用贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络模型包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述S5中的实时监测数据融合与分析包括：
10.一种基于隧道历史事件特征分析的预警系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述s1中的历史事件数据收集与预处理包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述s2中的历史事件分类与归纳包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述s3中的基于事件关联网络与数据分析包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于隧道历史事件特征分析的预警方法，其特征在于，所述s31中的图论方法具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于隧道历史事件特...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴剑军，黄合来，郑长安，李苗华，李烨，谭平玉，谢英杰，金杰灵，
申请(专利权)人：湖南省交通科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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