【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风险预警，具体为一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统。
技术介绍
1、随着城市化建设的不断推进，城市建设用地日益紧张，既有建筑物周边地块的开发与利用日益增多。深基坑工程，特别是开挖深度超过一定标准的基坑(如超过5米，甚至更深)，因其涉及土方开挖、支护、降水等多个复杂环节，被视为危险性较大的分部分项工程。这类工程不仅施工难度大，而且对周边环境和施工人员的生命安全构成严重威胁。
2、传统的深基坑监测方式主要依赖人工检测，这种方式存在诸多弊端。例如，环境恶劣、交通偏远的情况下，监测成本高昂，且不少场景不利于作业，人员安全受到威胁。此外，人工监测受人为因素影响大，单次性监测缺乏连续性和系统性，难以及时发现和推送事故灾害的预警信息。处理结果繁琐低效，缺乏创新点，无法满足现代工程安全管理的需求。为此本专利技术提供了一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的上述不足，本专利技术提供了一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，该系统考虑多数据源相关性，结合现场经验以及风险分级标准，对基坑安全状态进行更全面的评估。
2、本专利技术提供如下技术方案：一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，该系统通过以下相互关联、协同工作的模块，实现对超大深基坑施工过程中的关键风险要素进行超前预测和预警；
3、a、数据预处理模块：
4、用于构建深基坑的三维模型，为后续分析提供基础；导入施工进度、地质条件、环
5、b、智能预测分析模块：
6、基于机器学习或深度学习算法，利用时间序列分析、灰色预测、神经网络模型、支持向量机或随机森林等模型，对预处理后的数据进行深入分析；预测关键风险要素(如基坑变形、地下水位变化)的变化趋势，并评估其潜在风险，将预测结果与数据预处理模块中的预警阈值进行对比，为后续的预警机制提供数据支持；
7、c、实时监测与数据传输模块：
8、通过传感器网络和无线通信技术，实时采集并传输深基坑施工过程中的各类监测数据；确保数据的准确性和时效性，为智能预测分析模块提供最新的数据支持；将实时监测数据与预测数据进行对比，验证预测模型的准确性；
9、d、多级预警与响应模块：
10、根据智能预测分析模块的结果，设置多级预警机制，当监测数据达到或超过预警阈值时，通过平台报警、短信通知、现场声光报警多种方式，及时发出预警信息，启动相应的应急响应措施，如调整施工方案、加强监测，以降低风险；
11、e、远程监控与管理模块：
12、提供远程查看、管理工程项目的功能，方便用户随时随地掌握施工进度和风险状况，并设置结构物、传感器参数，确保监测数据的准确性和可靠性，最后归档、查询、存储和管理基坑各测点数据，为后续的分析和预警提供数据支持；
13、f、云平台与大数据处理模块：
14、利用云平台对接收到的监测数据进行统计分析，描绘变形曲线图，进行预测分析，生成报表；与第三方或政府信息化平台对接，实现数据共享，提高数据的利用价值；为其他模块提供数据处理和分析支持，如智能预测分析模块、多级预警与响应模块；
15、g、用户界面与交互模块：
16、设计直观易用的用户界面，方便用户操作和管理系统，提供实时数据展示、报警信息提示、参数设置和预警管理功能，方便用户随时掌握系统状态和风险状况；支持虚拟现实(vr)和增强现实(ar)技术的集成，实现现场风险的可视化展示，提高用户的风险感知能力；
17、h、知识库与案例学习模块：
18、建立深基坑施工风险相关的知识库，包括规范标准、典型案例、专家意见，提供基于关键词的搜索功能和案例学习功能，辅助用户进行决策和风险管理；与智能预测分析模块相结合，利用历史案例和专家意见优化预测模型；
19、i、多源数据融合与分析模块：
20、整合气象数据、地质勘探数据、交通流量数据多源数据，利用数据融合技术提高风险预测的准确性和可靠性；为智能预测分析模块提供更全面的数据支持，提高预测模型的精度和泛化能力；
21、j、自适应学习与优化模块：
22、基于新的监测数据和用户反馈，进行自适应学习，不断优化预测模型和预警机制，提高系统的智能化水平和预测精度，与其他模块(如智能预测分析模块、多级预警与响应模块等)协同工作，实现系统的持续改进和优化；
23、k、环保与可持续性评估模块：
24、评估深基坑施工对周围环境的影响，包括噪音、振动、空气和水污染，提供可持续性建议，促进绿色施工和可持续发展；与其他模块(如智能预测分析模块、多级预警与响应模块)相结合，实现施工过程中的环境保护和可持续发展目标。
25、优选的，所述数据预处理模块进一步包括：
26、数据清洗单元，用于去除异常值和噪声，确保数据的清洁度；
27、数据去噪单元，采用小波变换或滤波器技术，减少数据中的随机波动；
28、数据归一化单元，通过最大最小值归一化或z分数归一化，使数据具有统一的比例尺；
29、异常值检测单元，采用统计测试或机器学习方法，识别并处理数据中的异常值；
30、数据融合技术，结合来自不同来源的数据，提高数据的完整性和一致性。
31、优选的，所述智能预测分析模块中的机器学习或深度学习算法包括：
32、参数优化算法，自动调整模型参数以提高预测精度，采用梯度下降或遗传算法；
33、特征选择技术，通过相关性分析或递归特征消除，选择最具影响力的特征；
34、模型集成方法，如随机森林或梯度提升机，提高模型的稳定性和准确性；
35、在线学习机制，允许模型根据实时数据动态更新和优化。
36、优选的，所述多级预警与响应模块进一步包括：
37、故障诊断算法，采用模式识别技术，快速定位和识别系统故障；
38、自愈机制，自动执行故障恢复操作，如重启服务或重新配置资源；
39、应急响应策略，根据预警级别启动相应的应急响应计划；
40、反馈学习系统，根据实际预警效果优化预警阈值和响应策略。
41、优选的，所述智能预测分析模块中的时间序列分析模型，具体采用自回归移动平均(arma)模型，公式如下：其中xt是时间序列在时间t的值，μ是均值，φi是自回归系数，θj是移动平均系数，τt是白噪声。
42、优选的，所述智能预测分析模块中的灰色预测模型，具体采用gm(1,1)模型，公式如下：其中，a和b是模型参数，xt是时间序列在时间t的值。
43、优选的，所述智能预测分析模块中的神经网络模型，具体采用反向传播神经网络(bpnn)，公式如下：y＝f本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于：该系统通过以下相互关联、协同工作的模块，实现对超大深基坑施工过程中的关键风险要素进行超前预测和预警；
2.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于，所述数据预处理模块进一步包括：
3.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于，所述智能预测分析模块中的机器学习或深度学习算法包括：
4.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于，所述多级预警与响应模块进一步包括：
5.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于：所述智能预测分析模块中的时间序列分析模型，具体采用自回归移动平均(ARMA)模型，公式如下：其中Xt是时间序列在时间t的值，μ是均值，φi是自回归系数，θj是移动平均系数，τt是白噪声。
6.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于：所述智能预测分析模块中的灰色预测模型，具体采用GM(1,1)模
7.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于：所述智能预测分析模块中的神经网络模型，具体采用反向传播神经网络(BPNN)，公式如下：Y＝f(W·X+b)，其中，Y是输出层，W是权重矩阵，X是输入层，b是偏置向量，f是激活函数。
...【技术特征摘要】
1.一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于：该系统通过以下相互关联、协同工作的模块，实现对超大深基坑施工过程中的关键风险要素进行超前预测和预警；
2.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于，所述数据预处理模块进一步包括：
3.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于，所述智能预测分析模块中的机器学习或深度学习算法包括：
4.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于，所述多级预警与响应模块进一步包括：
5.根据权利要求1所述的一种超大深基坑关键风险要素超前预测预警系统，其特征在于：所述智能预测分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：马海志，王思锴，李久林，高涛，李芳凝，左燕凤，孟涛，李鑫涛，乔顺龙，肖大勇，李禄维，陈志强，王晓明，朱宁宁，韩晨煜，
申请(专利权)人：北京城建集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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