本發(fā)明涉及隧道預(yù)警，尤其涉及一種基于隧道歷史事件特征分析的預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在隧道管理和監(jiān)控的領(lǐng)域中，隧道安全一直是一個(gè)重要的研究和應(yīng)用方向，隨著隧道事故的頻發(fā)，如地質(zhì)災(zāi)害、交通事故以及由于環(huán)境因素引發(fā)的各種意外，迫切需要一個(gè)能夠高效預(yù)測和管理這些事件的系統(tǒng)，傳統(tǒng)的隧道監(jiān)控方法多依賴于人工監(jiān)測或簡單的傳感器數(shù)據(jù)收集，這些方法往往難以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù)，尤其在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)方面存在明顯不足。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，雖然一些先進(jìn)的監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)開始利用自動(dòng)化技術(shù)收集數(shù)據(jù)，但這些系統(tǒng)通常缺乏深入分析歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合的能力，無法有效預(yù)測和防范潛在的風(fēng)險(xiǎn)，此外，這些系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理和事件預(yù)警的準(zhǔn)確性上還有待提高，常常因?yàn)椴荒軠?zhǔn)確理解事件之間的關(guān)聯(lián)性和影響傳遞路徑而導(dǎo)致響應(yīng)不足或過度反應(yīng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了一種基于隧道歷史事件特征分析的預(yù)警方法及系統(tǒng)。

2、一種基于隧道歷史事件特征分析的預(yù)警方法，包括以下步驟：

3、s1，歷史事件數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集隧道內(nèi)部的歷史事件數(shù)據(jù)，并對(duì)收集到的歷史事件數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理；

4、s2，歷史事件分類與歸納：對(duì)歷史事件數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類，建立事件類型數(shù)據(jù)庫；

5、s3，基于事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)分析：基于歷史事件分類與歸納的結(jié)果，建立隧道歷史事件的事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，揭示事件之間的隱含關(guān)系和影響傳遞路徑；

6、s4，事件特征提取與模型建立：基于事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的分析結(jié)果，從歷史事件數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，同時(shí)，結(jié)合歷史事件數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，建立歷史事件特征模型，綜合考慮各種因素對(duì)隧道安全的影響；

7、s5，實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)融合與分析：將實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史事件特征模型進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)隧道內(nèi)部狀態(tài)的全面監(jiān)測和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，通過異常檢測算法和預(yù)警規(guī)則，根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史事件特征模型的匹配程度，判斷隧道內(nèi)部是否存在風(fēng)險(xiǎn)，并觸發(fā)相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制。

8、進(jìn)一步的，所述s1中的歷史事件數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理包括：

9、s11，歷史事件數(shù)據(jù)收集：在隧道內(nèi)部布置多種傳感器和監(jiān)測設(shè)備，包括地震傳感器、溫濕度傳感器、水位傳感器和水質(zhì)監(jiān)測設(shè)備，用于采集各種歷史事件數(shù)據(jù)，各種歷史事件數(shù)據(jù)包括地質(zhì)災(zāi)害、交通事故、地震活動(dòng)、溫度濕度變化以及水位變化；

10、s12，數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的歷史事件數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，并將清洗后的歷史事件數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式和單位。

11、進(jìn)一步的，所述s2中的歷史事件分類與歸納包括：

12、s21，歷史事件數(shù)據(jù)分類：對(duì)歷史事件數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類，根據(jù)事件的特征將歷史事件數(shù)據(jù)歸入對(duì)應(yīng)的類別；

13、s22，建立事件類型數(shù)據(jù)庫：根據(jù)分類結(jié)果，建立歷史事件類型數(shù)據(jù)庫，并記錄不同類型歷史事件數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，相關(guān)信息包括事件特征、發(fā)生時(shí)間以及地點(diǎn)。

14、進(jìn)一步的，所述s3中的基于事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)分析包括：

15、s31，建立事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)：基于歷史事件分類與歸納的結(jié)果，利用圖論方法構(gòu)建隧道歷史事件的事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；

16、s32，分析事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)：對(duì)事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，揭示歷史事件之間的隱含關(guān)系和影響傳遞路徑，通過探索歷史事件之間的相關(guān)性和影響程度，理解隧道內(nèi)部事件的發(fā)展規(guī)律。

17、進(jìn)一步的，所述s31中的圖論方法具體包括：

18、s311，確定節(jié)點(diǎn)和邊：將每個(gè)歷史事件表示為網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)類型的歷史事件，并確定歷史事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并將關(guān)聯(lián)關(guān)系表示為網(wǎng)絡(luò)中的邊；

19、s312，定義鄰接矩陣及確定閾值：將節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系表示為鄰接矩陣，基于經(jīng)驗(yàn)閾值(領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)或以往研究的結(jié)果)、統(tǒng)計(jì)分布(事件關(guān)聯(lián)關(guān)系的分布情況)、網(wǎng)絡(luò)密度(事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的密度)以及可視化分析(網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和邊的權(quán)重分布)，確定閾值來篩選歷史事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

20、s313，構(gòu)建事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)：根據(jù)鄰接矩陣和閾值，建立事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于大于閾值的關(guān)聯(lián)關(guān)系，表示為事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的邊，小于閾值的關(guān)聯(lián)關(guān)系則被忽略。

21、進(jìn)一步的，所述s32中的分析事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)包括：

22、s321，節(jié)點(diǎn)度中心性分析：節(jié)點(diǎn)度中心性衡量事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量，即節(jié)點(diǎn)的重要程度，計(jì)算公式為：

23、

24、其中，ki表示節(jié)點(diǎn)i的連接數(shù)量，n表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的總數(shù)；

25、s322，節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心性分析：節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心性衡量事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中介程度，即節(jié)點(diǎn)在事件傳播路徑中的重要性，計(jì)算公式為：

26、

27、其中，σst表示從節(jié)點(diǎn)s到節(jié)點(diǎn)t的最短路徑數(shù)量，σst(i)表示從節(jié)點(diǎn)s到節(jié)點(diǎn)t的最短路徑中經(jīng)過節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；

28、s323，社區(qū)發(fā)現(xiàn)分析：社區(qū)發(fā)現(xiàn)將事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中連接的節(jié)點(diǎn)聚合成為社區(qū)，揭示事件之間的隱含關(guān)系和影響傳遞路徑，采用louvain算法通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的模塊度指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)社區(qū)發(fā)現(xiàn)，計(jì)算公式為：

29、

30、其中，aij表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的連接強(qiáng)度，ki和kj分別表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的度，m表示網(wǎng)絡(luò)的總連接強(qiáng)度，ci和cj分別表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j所屬的社區(qū)，δ(ci,cj)是kroneckerdelta函數(shù)，當(dāng)ci＝cj時(shí)取值為1，否則為0。

31、進(jìn)一步的，所述s4中的事件特征提取與模型建立包括：

32、s41，提取關(guān)鍵特征：基于事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的分析結(jié)果，從歷史事件數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，關(guān)鍵特征包括事件發(fā)生時(shí)的環(huán)境條件(如溫度、濕度)、地理位置(經(jīng)緯度坐標(biāo))、持續(xù)時(shí)間以及影響范圍(影響的區(qū)域或范圍)、當(dāng)時(shí)的交通流量、交通運(yùn)行狀態(tài)以及車道封閉情況；

33、s42，建立歷史事件特征模型：通過提取的關(guān)鍵特征結(jié)合歷史事件數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，建立歷史事件特征模型，并根據(jù)歷史事件數(shù)據(jù)訓(xùn)練歷史事件特征模型，以預(yù)測事件發(fā)生的概率和影響程度；

34、s43，模型優(yōu)化：綜合考慮各種因素對(duì)隧道安全的影響，各種因素包括地質(zhì)災(zāi)害、交通事故、地震活動(dòng)、氣候條件以及地理位置，優(yōu)化歷史事件特征模型參數(shù)。

35、進(jìn)一步的，所述歷史事件特征模型采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型包括：

36、定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)：每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)歷史事件類型，包括地質(zhì)災(zāi)害、交通事故、地震活動(dòng)、溫度變化和水位變化，每個(gè)歷史事件節(jié)點(diǎn)包含與歷史事件相關(guān)的多個(gè)屬性，包括時(shí)間、地點(diǎn)、嚴(yán)重程度；

37、確定節(jié)點(diǎn)間的依賴關(guān)系：根據(jù)歷史事件數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識(shí)定義節(jié)點(diǎn)間的依賴關(guān)系，并利用依賴關(guān)系構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中邊表示歷史事件之間的條件依賴；

38、參數(shù)學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建：在葉斯網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的行為依賴于其父節(jié)點(diǎn)，通過條件概率表(cpt)表達(dá)依賴關(guān)系，對(duì)于節(jié)點(diǎn)xi與其父節(jié)點(diǎn)集pa(xi)，條件概率p(xi|pa(xi))表示在父節(jié)點(diǎn)狀態(tài)已知的情況下節(jié)點(diǎn)xi的狀態(tài)概率，節(jié)點(diǎn)xi的狀態(tài)概率通過數(shù)據(jù)集中的統(tǒng)計(jì)信息來估計(jì)，計(jì)算公式為：

39、

40、其中，n(xi,pa(xi))表示在數(shù)據(jù)集中節(jié)點(diǎn)xi和其父節(jié)點(diǎn)集pa(xi)同時(shí)處于同一狀態(tài)的觀察次數(shù)，n(pa(xi))是父節(jié)點(diǎn)集pa(xi)處于該狀態(tài)的觀察次數(shù)；

41、網(wǎng)絡(luò)推理和預(yù)測：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理采用信念傳播算法，用于計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)的邊緣概率，計(jì)算公式為：

42、

43、其中，bel(xi)是節(jié)點(diǎn)xi的信念，是從節(jié)點(diǎn)xj到節(jié)點(diǎn)xi的消息，α是歸一化常數(shù)；

44、從節(jié)點(diǎn)xj到節(jié)點(diǎn)xi的消息的計(jì)算公式為：

45、

46、其中，p(xj∣xi,pa(xj))表示在已知xi和xj的其他父節(jié)點(diǎn)pa(xj)的情況下，xj的條件概率。

47、進(jìn)一步的，所述s5中的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)融合與分析包括：

48、s51，數(shù)據(jù)融合：實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)(如地質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)、交通流量傳感器數(shù)據(jù)、氣象條件)與歷史事件特征模型融合，以形成綜合的數(shù)據(jù)視圖，并對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理；

49、s52，異常檢測與閾值設(shè)定：計(jì)算異常檢測分?jǐn)?shù)，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)分析設(shè)定異常檢測分?jǐn)?shù)的閾值，當(dāng)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常檢測分?jǐn)?shù)超過設(shè)定閾值時(shí)，認(rèn)為是風(fēng)險(xiǎn)事件，異常檢測分?jǐn)?shù)的計(jì)算公式為：

50、

51、其中，x是實(shí)時(shí)監(jiān)測的數(shù)據(jù)點(diǎn)，μ和σ分別是基于歷史事件數(shù)據(jù)計(jì)算得出的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；

52、s53，預(yù)警規(guī)則：基于歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)，制定預(yù)警規(guī)則；

53、s54，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與響應(yīng)：結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史事件特征模型，使用線性回歸模型進(jìn)行事件的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果，自動(dòng)啟動(dòng)相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制，包括啟動(dòng)交通控制信號(hào)以及發(fā)布公共安全通知，所述線性回歸模型表示為：

54、y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+∈；

55、其中，y是響應(yīng)變量，x1,x2,…,xn是影響事件發(fā)生的各種因素的預(yù)測變量(例如，地理位置、環(huán)境條件等)，β0,β1,…,βn是模型參數(shù)，∈是誤差項(xiàng)。

56、一種基于隧道歷史事件特征分析的預(yù)警系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)上述的一種基于隧道歷史事件特征分析的預(yù)警方法，包括以下模塊：

57、歷史事件數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理模塊：負(fù)責(zé)收集隧道內(nèi)部的歷史事件數(shù)據(jù)，并對(duì)歷史事件數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理；

58、歷史事件分類與歸納模塊：自動(dòng)對(duì)收集到的歷史事件數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并建立事件類型數(shù)據(jù)庫；

59、事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)分析模塊：基于歷史事件分類與歸納模塊的分類結(jié)果，建立隧道歷史事件的事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，分析和揭示事件之間的隱含關(guān)系和影響傳遞路徑；

60、事件特征提取與模型建立模塊：基于事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的分析結(jié)果從歷史事件數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，結(jié)合提取的關(guān)鍵特征，建立歷史事件特征模型，綜合考慮各種因素對(duì)隧道安全的影響；

61、實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)融合與分析模塊：將實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)與已建立的歷史事件特征模型進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)隧道內(nèi)部狀態(tài)的全面監(jiān)測和分析，通過異常檢測算法和預(yù)警規(guī)則，發(fā)現(xiàn)異常情況，并根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史事件特征模型的匹配程度判斷隧道內(nèi)部是否存在風(fēng)險(xiǎn)，并觸發(fā)相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制。

62、本發(fā)明的有益效果：

63、本發(fā)明，通過系統(tǒng)地收集并預(yù)處理隧道內(nèi)的歷史事件數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，利用自動(dòng)分類和事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析，該系統(tǒng)不僅減少了人工操作的錯(cuò)誤和成本，還通過構(gòu)建精確的事件關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，揭示了事件間的隱含關(guān)系和影響路徑，這種深入的數(shù)據(jù)洞察使得預(yù)警系統(tǒng)能夠基于科學(xué)分析做出響應(yīng)，從而顯著提高了數(shù)據(jù)處理的效率和預(yù)測的準(zhǔn)確性。

64、本發(fā)明，通過將實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史事件特征模型融合，預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)隧道內(nèi)部狀態(tài)的全面監(jiān)測，這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的綜合利用不僅及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，還能通過精確的異常檢測算法和閾值設(shè)定，快速判斷隧道內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，此外，系統(tǒng)的預(yù)警規(guī)則根據(jù)實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)與歷史模型的匹配程度自動(dòng)觸發(fā)，確保了在發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)時(shí)迅速且有效的響應(yīng)。

65、本發(fā)明，通過綜合分析和預(yù)警機(jī)制的建立，增強(qiáng)了隧道安全管理的系統(tǒng)性和前瞻性，該方法使得隧道運(yùn)營方能夠在潛在安全風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前采取預(yù)防措施，從而顯著減少事故發(fā)生的可能性，保障了隧道的使用安全和穩(wěn)定性，這種創(chuàng)新的預(yù)警系統(tǒng)為隧道安全管理提供了一個(gè)科學(xué)、高效的解決方案，是隧道安全技術(shù)領(lǐng)域的一大進(jìn)步。