【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于城市地铁管网水灾分析领域，具体涉及一种基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，地铁已成为现代城市的重要组成部分。然而，地铁管网的建设和运营过程中面临着诸多挑战，其中水灾问题尤为突出。城市地铁管网常常位于地下深处，容易受到地下水渗漏和强降雨引发的内涝影响，地铁管网系统包含多个相互连接的子系统，如排水系统、通信系统和供电系统，且处于一个动态变化的环境中，受到地下水位、降雨量、地质条件等多种因素的影响。这些因素的变化可能导致地铁管网系统出现不同程度的风险，这不仅威胁到地铁结构的安全和稳定，也对地铁的正常运营构成了严重威胁。
2、传统的水灾监测和防治手段依赖于人工巡检和传感器监控，无法解决地铁管网的系统性问题，难以及时、全面地捕捉渗水和积水信息。而且地铁管网涉及多个部门和单位的协同工作，管理和维护任务繁重且复杂，在现有灾害监测技术下，内涝灾害事故难以提前准确预测和防范，导致应急响应迟缓，事故风险增加。尤其在强降雨天气或突发性水灾中，地铁管网的水灾识别和处理面临巨大挑战。
3、总之，现有的城市地铁系统水灾检测和识别还存在较大的提升空间。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统。
2、本专利技术提供了一种基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，具有这样的特征，包括：数据采集模块，包括设置在地铁各处的多个传感
3、在本专利技术提供的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统中，还可以具有这样的特征：其中，传感器为分布式光纤传感器，环境数据包括水位数据、温度数据和湿度数据，摄像头为超高清摄像头。
4、在本专利技术提供的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统中，还可以具有这样的特征：其中，在数据整理模块中，预处理包括噪声清洗、数据结构转换和缺失数据修复。
5、在本专利技术提供的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统中，还可以具有这样的特征：其中，数据融合模块依次对预处理环境数据和预处理图像数据进行实体对齐、加权融合、空间插值和多元线性回归计算，得到整合数据，空间插值为arcgis插值，通过时空卷积神经网络进行多元线性回归计算。
6、在本专利技术提供的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统中，还可以具有这样的特征：其中，数据校验模块通过动态时间调整算法对整合数据进行校验，数据校验模块通过高鲁棒性的噪声过滤算法和动态权重分配机制，结合分布式运行结构，将数据校验任务分布至多个节点并行处理。
7、在本专利技术提供的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统中，还可以具有这样的特征：其中，传感器异常检测模块包括：模型预测单元，包括lstm预测模型，用于将校验数据中的环境数据输入lstm预测模型，得到水位预测数据；异常点识别单元，用于将水位预测数据与环境数据中对应的真实水位数据进行误差计算，并将误差解算结果大于误差阈值的检测点作为异常水位检测点。
8、在本专利技术提供的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统中，还可以具有这样的特征：其中，图像异常检测模块包括：对比度计算单元，用于对校验数据中的图像数据，计算中心像素与周围像素灰度值的绝对差值的平均值作为对比度；渗水识别单元，存储有亮度阈值和对比度阈值，用于将图像数据中像素亮度小于亮度阈值，且对比度大于对比度阈值的区域作为渗水区域。
9、在本专利技术提供的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统中，还可以具有这样的特征，还包括：趋势分析模块，用于通过季节性分解算法对校验数据进行分解得到趋势成分、季节性成分和残差成分，并根据趋势成分和季节性成分得到趋势预测分析结果，根据残差成分得到随机波动和异常点检测结果。
10、在本专利技术提供的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统中，还可以具有这样的特征，还包括：水灾风险链条构建模块和深度学习分析模块，深度学习分析模块包括卷积神经网络，用于从校验数据中提取多个特征作为风险因素，水灾风险链条构建模块包括：风险因素评估单元，用于通过pagerank算法计算得到各个风险因素的pagerank值；风险链条构建单元，用于根据各个pagerank值识别关键节点和次要节点，并通过模糊综合评价法计算得到各个风险因素的影响程度，通过马尔科夫链方法生成风险链条。
11、专利技术的作用与效果
12、根据本专利技术所涉及的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，因为，一方面，通过传感器异常检测模块，利用lstm预测模型根据实时数据生成水位预测数据，并将该水位预测数据与真实水位数据进行误差计算，将误差超过阈值的监测点作为异常水位监测点；另一方面，通过图像异常检测模块利用对比度和亮度识别图像中的渗水区域，进而通过定位模块结合异常水位监测点和渗水区域得到渗水位置。所以，本专利技术的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统能够对地铁中的渗水位置进行准确识别。
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1.一种基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，用于识别地铁中的渗水位置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于：
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8.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于，还包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，用于识别地铁中的渗水位置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于水位预测和渗水识...
【专利技术属性】
技术研发人员：王楚涵，张予馨，芮易，朱合华，熊秀真，吴镇煌，聂怡然，戴泽余，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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