本發(fā)明公開一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策方法，涉及智能數(shù)據(jù)分析。

背景技術(shù)：

1、隨著全球基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的快速發(fā)展，海底隧道作為連接海島與陸地、穿越海峽的重要通道，其建設(shè)技術(shù)與安全管理日益成為工程技術(shù)領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)。然而，相較于陸地隧道和其他常規(guī)建筑工程，海底隧道的施工環(huán)境與條件具有顯著的特殊性和挑戰(zhàn)性，這些特點(diǎn)產(chǎn)生了一些問題：

2、隱蔽性與復(fù)雜性加?。汉５姿淼郎盥裼谒?，其地質(zhì)構(gòu)造遠(yuǎn)比地面復(fù)雜，常常包含軟土、斷層、溶洞等多種不良地質(zhì)體。這種隱蔽性使得在設(shè)計(jì)和施工前難以直觀準(zhǔn)確地掌握地質(zhì)全貌，增加了工程的不確定性。

3、環(huán)境影響因素多變：海洋環(huán)境的動(dòng)態(tài)特性，如海水腐蝕、海流作用、潮汐變化以及海床穩(wěn)定性等，對(duì)隧道結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與施工安全構(gòu)成了持續(xù)的威脅。此外，惡劣的海上氣候條件也限制了施工窗口期，提高了施工難度和成本。

4、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)對(duì)機(jī)制的局限性：當(dāng)前海底隧道的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多依賴于地質(zhì)勘探技術(shù)和有限的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)于復(fù)雜地質(zhì)條件的識(shí)別和預(yù)測(cè)能力有限，易導(dǎo)致不良地質(zhì)條件的漏判，從而影響到整個(gè)工程的安全與經(jīng)濟(jì)性。

5、信息處理與決策支持系統(tǒng)的不足：盡管已有不少技術(shù)應(yīng)用于海底隧道的建設(shè)和管理，但信息孤島現(xiàn)象普遍，多源數(shù)據(jù)的整合、分析及應(yīng)用效率低下?，F(xiàn)有的決策支持系統(tǒng)往往缺乏對(duì)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的有效利用，無法滿足對(duì)復(fù)雜信息的快速響應(yīng)和精準(zhǔn)決策的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的問題，提供一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策方法，旨在通過集成國(guó)產(chǎn)服務(wù)器強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)海底隧道地質(zhì)條件的高效識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)對(duì)策略生成。

2、本發(fā)明提出的具體方案是：

3、本發(fā)明提供一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策方法，包括：

4、步驟1：收集海底隧道的多元信息，所述多元信息包括地質(zhì)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、施工狀態(tài)信息，所述地質(zhì)數(shù)據(jù)涵蓋軟弱底層、破碎帶與斷層、滲透性地層、地震帶信息，所述環(huán)境數(shù)據(jù)涉及天氣、溫度、濕度、潮汐數(shù)據(jù)，所述施工狀態(tài)信息分為爆破開挖、隧道噴漿、支護(hù)施工信息，

5、步驟2：針對(duì)收集的多元信息進(jìn)行整合與分析：

6、步驟21：進(jìn)行多元信息預(yù)處理，

7、步驟22：根據(jù)預(yù)處理后的多元信息進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取與選擇，

8、步驟23：將選擇后的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)融合：使用相似性度量匹配不同數(shù)據(jù)源之間的模式；進(jìn)行一致性校驗(yàn)，確保融合后的數(shù)據(jù)在邏輯上一致；根據(jù)數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用場(chǎng)景使用加權(quán)平均融合規(guī)則融合數(shù)據(jù)，

9、步驟24：針對(duì)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：對(duì)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，了解融合數(shù)據(jù)的基本屬性，并應(yīng)用預(yù)測(cè)分析揭示融合數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系；

10、步驟3：采用隨機(jī)森林(random?forest)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)特征形成數(shù)據(jù)集，利用數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并通過交叉驗(yàn)證調(diào)整模型的超參數(shù)以優(yōu)化模型性能；

11、分析風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型中各個(gè)數(shù)據(jù)特征的重要性，確定哪些特征最能影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，

12、設(shè)定閾值:設(shè)置閾值以區(qū)分正常與異常情況，

13、進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)量化：通過風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型輸出的概率值或分類結(jié)果來量化風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；

14、步驟4：利用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型根據(jù)采集的多元信息獲取概率值或分類結(jié)果，根據(jù)概率值或分類結(jié)果獲取對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，

15、步驟5：根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。

16、進(jìn)一步，所述的一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策方法的步驟21中進(jìn)行多元信息預(yù)處理，包括：

17、數(shù)據(jù)清洗:去除無效值，填充或剔除缺失值，檢測(cè)與處理異常值，

18、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，確保不同數(shù)據(jù)源之間的兼容性，

19、數(shù)據(jù)集成:整合來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)冗余及沖突問題。

20、進(jìn)一步，所述的一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策方法的步驟22中進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取與選擇，包括：進(jìn)行特征提取時(shí)，從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的數(shù)據(jù)特征，使用主成分分析pca方法減少數(shù)據(jù)維度，

21、進(jìn)行特征選擇時(shí)，采用過濾法選擇最具代表性的數(shù)據(jù)特征用于后續(xù)分析。

22、進(jìn)一步，所述的一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策方法的步驟3中使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)特征形成數(shù)據(jù)集，包括：

23、約定預(yù)處理后的數(shù)據(jù)特征涉及地質(zhì)數(shù)據(jù)中軟弱底層、破碎帶與斷層、滲透性地層、地震帶信息，環(huán)境數(shù)據(jù)中天氣、溫度、濕度、潮汐數(shù)據(jù)，施工狀態(tài)信息中爆破開挖、隧道噴漿、支護(hù)施工信息，

24、根據(jù)數(shù)據(jù)特征形成數(shù)據(jù)集。

25、進(jìn)一步，所述的一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策方法的步驟5中針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景預(yù)先定義規(guī)則，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)達(dá)到預(yù)設(shè)規(guī)則的閾值時(shí)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，使用決策樹根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和具體情況自動(dòng)推薦行動(dòng)方案。

26、本發(fā)明還提供一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策裝置，包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊、大數(shù)據(jù)融合處理模塊、智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和決策支持模塊，

27、多源數(shù)據(jù)采集模塊收集海底隧道的多元信息，所述多元信息包括地質(zhì)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、施工狀態(tài)信息，所述地質(zhì)數(shù)據(jù)涵蓋軟弱底層、破碎帶與斷層、滲透性地層、地震帶信息，所述環(huán)境數(shù)據(jù)涉及天氣、溫度、濕度、潮汐數(shù)據(jù)，所述施工狀態(tài)信息分為爆破開挖、隧道噴漿、支護(hù)施工信息，

28、大數(shù)據(jù)融合處理模塊針對(duì)收集的多元信息進(jìn)行整合與分析：

29、步驟21：進(jìn)行多元信息預(yù)處理，

30、步驟22：根據(jù)預(yù)處理后的多元信息進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取與選擇，

31、步驟23：將選擇后的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)融合：使用相似性度量匹配不同數(shù)據(jù)源之間的模式；進(jìn)行一致性校驗(yàn)，確保融合后的數(shù)據(jù)在邏輯上一致；根據(jù)數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用場(chǎng)景使用加權(quán)平均融合規(guī)則融合數(shù)據(jù)，

32、步驟24：針對(duì)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：對(duì)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，了解融合數(shù)據(jù)的基本屬性，并應(yīng)用預(yù)測(cè)分析揭示融合數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系；

33、智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊采用隨機(jī)森林(random?forest)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)特征形成數(shù)據(jù)集，利用數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并通過交叉驗(yàn)證調(diào)整模型的超參數(shù)以優(yōu)化模型性能；

34、分析風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型中各個(gè)數(shù)據(jù)特征的重要性，確定哪些特征最能影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，

35、設(shè)定閾值:設(shè)置閾值以區(qū)分正常與異常情況，

36、進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)量化：通過風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型輸出的概率值或分類結(jié)果來量化風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；

37、利用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型根據(jù)采集的多元信息獲取概率值或分類結(jié)果，根據(jù)概率值或分類結(jié)果獲取對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，

38、決策支持模塊根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。

39、進(jìn)一步，所述的一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策裝置的大數(shù)據(jù)融合處理模塊執(zhí)行步驟21進(jìn)行多元信息預(yù)處理，包括：

40、數(shù)據(jù)清洗:去除無效值，填充或剔除缺失值，檢測(cè)與處理異常值，

41、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，確保不同數(shù)據(jù)源之間的兼容性，

42、數(shù)據(jù)集成:整合來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)冗余及沖突問題。

43、進(jìn)一步，所述的一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策裝置的大數(shù)據(jù)融合處理模塊執(zhí)行步驟22進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取與選擇，包括：進(jìn)行特征提取時(shí)，從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的數(shù)據(jù)特征，使用主成分分析pca方法減少數(shù)據(jù)維度，

44、進(jìn)行特征選擇時(shí)，采用過濾法選擇最具代表性的數(shù)據(jù)特征用于后續(xù)分析。

45、進(jìn)一步，所述的一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策裝置的分析風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)特征形成數(shù)據(jù)集，包括：

46、約定預(yù)處理后的數(shù)據(jù)特征涉及地質(zhì)數(shù)據(jù)中軟弱底層、破碎帶與斷層、滲透性地層、地震帶信息，環(huán)境數(shù)據(jù)中天氣、溫度、濕度、潮汐數(shù)據(jù)，施工狀態(tài)信息中爆破開挖、隧道噴漿、支護(hù)施工信息，

47、根據(jù)數(shù)據(jù)特征形成數(shù)據(jù)集。

48、進(jìn)一步，所述的一種基于國(guó)產(chǎn)服務(wù)器的海底隧道信息融合判識(shí)與決策裝置的決策支持模塊針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景預(yù)先定義規(guī)則，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)達(dá)到預(yù)設(shè)規(guī)則的閾值時(shí)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，使用決策樹根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和具體情況自動(dòng)推薦行動(dòng)方案。

49、本發(fā)明的有益之處是：

50、(1)顯著增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控能力：通過有效融合多種監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提高了對(duì)海底隧道施工中潛在風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別速度與準(zhǔn)確度，有助于提前采取措施規(guī)避災(zāi)害，確保人員安全與工程順利進(jìn)行。

51、(2)提升決策科學(xué)性與響應(yīng)速度：智能決策支持系統(tǒng)能夠即時(shí)分析復(fù)雜數(shù)據(jù)，快速生成應(yīng)對(duì)策略建議，幫助管理者在關(guān)鍵時(shí)刻迅速做出合理決策，減少了決策周期，增強(qiáng)了決策的有效性和靈活性。

52、(3)降低成本與提高效率：準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判減少了不必要的預(yù)防性施工和修復(fù)工作，降低了工程總成本。同時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)化處理大量數(shù)據(jù)，減少了人力需求，提高了整體工作效率。

53、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)：系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用推動(dòng)了信息技術(shù)、人工智能與隧道工程技術(shù)的交叉融合，為相關(guān)行業(yè)提供了新的技術(shù)范式，促進(jìn)了整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

54、(4)保障數(shù)據(jù)安全：采用國(guó)產(chǎn)服務(wù)器作為基礎(chǔ)設(shè)施，確保了數(shù)據(jù)處理過程中的信息安全，符合國(guó)家對(duì)于關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)保護(hù)要求，增強(qiáng)了國(guó)家戰(zhàn)略安全。

55、(5)環(huán)境友好與可持續(xù)發(fā)展：通過精確管理施工活動(dòng)，減少了對(duì)海洋生態(tài)的干擾，促進(jìn)了海洋工程項(xiàng)目的綠色化與可持續(xù)性發(fā)展。