CN114757309A - 多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法及系统 - Google Patents

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CN114757309A CN202210676871.XA CN202210676871A CN114757309A CN 114757309 A CN114757309 A CN 114757309A CN 202210676871 A CN202210676871 A CN 202210676871A CN 114757309 A CN114757309 A CN 114757309A
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Abstract

本发明涉及一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法及系统，属于水利工程灾害防治领域。方法包括：获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理后，对多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵；采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性，并据此指导长短期记忆网络的初始化训练，得到长短期记忆网络输出结果；将长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值，采用基本概率指派的决策方法确定工程结构潜在危险部位的灾害危险等级。采用本发明方法及系统能够提高工程灾害预警精度。

Description

多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法及系统
技术领域
本发明涉及水利工程灾害防治技术领域，特别是涉及一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法及系统。
背景技术
水利工程灾害监测预警是指通过应变传感器、光纤传感器、渗压计、声发射和遥感等技术手段，监测整体水利工程或潜在灾害体变形、微震等指标，在灾害尚未发生或达到危险临界值之前，预先向受到威胁的地区或人群发出警报。
工程结构失稳过程不同监测指标的响应不同步，单一的响应指标或同类信号间的对比分析预测岩体破坏误差大，预警时间不统一，不能实现全寿命周期智能预测，水利工程领域缺乏有效的多物理属性信号融合预警技术。更为理想的灾害预警技术是通过工程诊断与数据智能融合，建立多元服役监测信息智能感知协同融合、多维性态数据特征提取识别、并行驱动多维服役反演、全时服役融合推演时变预测的多元监测数据协同融合预警方法。
数据融合是对多物理场信息按时序和准则自动分析和综合处理得出结论或决策的技术，包括多传感器和多信息输入、合成规则、表示形式等。目前，数据融合技术在航天、自动驾驶、人工智能领域应用广泛。在工程破坏预警方面的应用还刚起步，尚未建立统一的融合规则和有效的融合算法，缺乏成熟的不同物理属性信号的融合预警技术。若能针对水利工程领域提出有效的多物理场数据融合方法，有望提高工程破坏预警精度，实现工程时变预测的多元感知协同融合和全寿命周期智能预测。
发明内容
本发明的目的是提供一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法及系统，以提高工程灾害预警精度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法，包括：
获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据；
对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵；
根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性；
根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果；
将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值；
根据所述融合后各预警等级的基本概率赋值，采用基本概率指派的决策方法确定所述工程结构潜在危险部位的灾害危险等级。
可选地，所述获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据，具体包括：
获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据；所述多传感器实时监测数据为应变传感器、位移传感器、应力传感器、波速传感器、渗透压传感器、温度传感器、声发射传感器以及电磁辐射传感器中的两种或两种以上传感器按照时间序列采集的实时监测数据；
对所述多传感器实时监测数据通过小波分析或均值拟合方法进行预处理，移除异常或噪声数据，得到所述多物理场监测时序数据。
可选地，所述对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵，具体包括：
根据所述多物理场监测时序数据建立样本数据矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；所述样本数据矩阵
Figure 792162DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 78787DEST_PATH_IMAGE002
对应不同传感器采集的不同物理场监测指标
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；所述物理场监测指标
Figure 15650DEST_PATH_IMAGE003
包括应变、位移、应力、波速、渗透压、温度、声发射、电磁辐射；
对所述样本数据矩阵
Figure 942411DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 167987DEST_PATH_IMAGE002
进行归一化转换，得到所述归一化样本矩阵
Figure 523882DEST_PATH_IMAGE004
；所述归一化样本矩阵
Figure 751470DEST_PATH_IMAGE004
中的每列数据
Figure DEST_PATH_IMAGE005
也对应不同物理场监测指标
Figure 144405DEST_PATH_IMAGE003
。
可选地，所述根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性，具体包括：
根据所述归一化样本矩阵
Figure 680779DEST_PATH_IMAGE005
计算相关系数矩阵
Figure 263201DEST_PATH_IMAGE006
；
根据所述相关系数矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE007
计算计算
Figure 204350DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 768187DEST_PATH_IMAGE010
为物理场监测指标
Figure 266558DEST_PATH_IMAGE003
的个数；
根据所述
Figure 183829DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure 933479DEST_PATH_IMAGE009
确定
Figure 245381DEST_PATH_IMAGE008
个公因子中前
Figure DEST_PATH_IMAGE011
个公因子的累计贡献度
Figure 260741DEST_PATH_IMAGE012
；
根据累计贡献度
Figure 94222DEST_PATH_IMAGE012
不小于85%的原则，选择出反映工程结构安全状态的主要公因子
Figure 167220DEST_PATH_IMAGE013
，并构建公因子矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE014
；
根据所述公因子矩阵
Figure 525389DEST_PATH_IMAGE014
计算因子载荷矩阵
Figure 480576DEST_PATH_IMAGE015
；
根据所述因子载荷矩阵
Figure 5229DEST_PATH_IMAGE015
计算各物理场监测指标
Figure 716090DEST_PATH_IMAGE003
在所有主要公因子中所占的权重
Figure DEST_PATH_IMAGE016
；
根据各物理场监测指标
Figure 995892DEST_PATH_IMAGE003
对应的累计贡献度
Figure 422063DEST_PATH_IMAGE012
和权重
Figure 999675DEST_PATH_IMAGE017
，计算各物理场监测指标
Figure 63577DEST_PATH_IMAGE003
的最终权重
Figure 435653DEST_PATH_IMAGE018
；所述最终权重
Figure DEST_PATH_IMAGE019
反映了各物理场监测指标
Figure 690398DEST_PATH_IMAGE003
对于工程安全状态的敏感性。
可选地，所述根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果，具体包括：
将所述各物理场监测指标
Figure 852127DEST_PATH_IMAGE003
对于工程安全状态的敏感性
Figure 754224DEST_PATH_IMAGE019
作为长短期记忆网络的初始化权重，将所述各物理场监测指标
Figure 313512DEST_PATH_IMAGE003
对应的归一化样本矩阵作为样本集对所述长短期记忆网络进行训练，采用
Figure 668270DEST_PATH_IMAGE020
型函数作为网络激活函数，得到训练好的长短期记忆网络；
通过所述训练好的长短期记忆网络进行特征级融合，得到长短期记忆网络输出结果。
可选地，所述将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值，具体包括：
将所述长短期记忆网络输出结果作为各证据体预警等级的基本概率赋值，计算证据体
Figure DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 980827DEST_PATH_IMAGE022
之间的切比雪夫距离
Figure DEST_PATH_IMAGE023
；
根据所述切比雪夫距离
Figure 314594DEST_PATH_IMAGE024
计算证据体
Figure DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 372680DEST_PATH_IMAGE026
之间的新冲突系数
Figure DEST_PATH_IMAGE027
；
基于所述新冲突系数
Figure 336438DEST_PATH_IMAGE027
，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则，获得融合后各预警等级的基本概率赋值
Figure 59544DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 264129DEST_PATH_IMAGE030
；所述各预警等级包括处于稳定期、处于发展期和处于警报期；
Figure 945646DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 589511DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 132618DEST_PATH_IMAGE031
分别为处于稳定期、处于发展期和处于警报期的基本概率赋值。
一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警系统，包括：
数据采集及预处理模块，用于获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据；
归一化处理模块，用于对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵；
多物理场数据级融合模块，用于根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性；
多物理场特征级融合模块，用于根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果；
多物理场数据决策融合模块，用于将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值；
灾害危险等级评判模块，用于根据所述融合后各预警等级的基本概率赋值，采用基本概率指派的决策方法确定所述工程结构潜在危险部位的灾害危险等级。
可选地，所述数据采集及预处理模块具体包括：
数据采集单元，用于获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据；所述多传感器实时监测数据为应变传感器、位移传感器、应力传感器、波速传感器、渗透压传感器、温度传感器、声发射传感器以及电磁辐射传感器中的两种或两种以上传感器按照时间序列采集的实时监测数据；
数据预处理单元，用于对所述多传感器实时监测数据通过小波分析或均值拟合方法进行预处理，移除异常或噪声数据，得到所述多物理场监测时序数据。
可选地，所述归一化处理模块具体包括：
样本数据矩阵建立单元，用于根据所述多物理场监测时序数据建立样本数据矩阵
Figure 847502DEST_PATH_IMAGE001
；所述样本数据矩阵
Figure 699921DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 1720DEST_PATH_IMAGE002
对应不同传感器采集的不同物理场监测指标
Figure 109704DEST_PATH_IMAGE003
；所述物理场监测指标
Figure 695406DEST_PATH_IMAGE003
包括应变、位移、应力、波速、渗透压、温度、声发射、电磁辐射；
归一化转换单元，用于对所述样本数据矩阵
Figure 938300DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 242242DEST_PATH_IMAGE002
进行归一化转换，得到所述归一化样本矩阵
Figure 422425DEST_PATH_IMAGE004
；所述归一化样本矩阵
Figure 613366DEST_PATH_IMAGE004
中的每列数据
Figure 794205DEST_PATH_IMAGE005
也对应不同物理场监测指标
Figure 116602DEST_PATH_IMAGE003
。
可选地，所述多物理场数据级融合模块具体包括：
相关系数矩阵计算单元，用于根据所述归一化样本矩阵
Figure 8466DEST_PATH_IMAGE005
计算相关系数矩阵
Figure 568760DEST_PATH_IMAGE007
；
非负特征根计算单元，用于根据所述相关系数矩阵
Figure 183150DEST_PATH_IMAGE007
计算计算
Figure 477996DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure 422819DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 638553DEST_PATH_IMAGE008
为物理场监测指标
Figure 925309DEST_PATH_IMAGE003
的个数；
累计贡献度计算单元，用于根据所述
Figure 159982DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure 485658DEST_PATH_IMAGE009
确定
Figure 708960DEST_PATH_IMAGE008
个公因子中前
Figure 464820DEST_PATH_IMAGE011
个公因子的累计贡献度
Figure 983526DEST_PATH_IMAGE012
；
主要公因子选择单元，用于根据累计贡献度
Figure 224146DEST_PATH_IMAGE012
不小于85%的原则，选择出反映工程结构安全状态的主要公因子
Figure 144697DEST_PATH_IMAGE013
，并构建公因子矩阵
Figure 740633DEST_PATH_IMAGE014
；
因子载荷矩阵计算单元，用于根据所述公因子矩阵
Figure 28526DEST_PATH_IMAGE014
计算因子载荷矩阵
Figure 322104DEST_PATH_IMAGE015
；
权重计算单元，用于根据所述因子载荷矩阵
Figure 874658DEST_PATH_IMAGE015
计算各物理场监测指标
Figure 674118DEST_PATH_IMAGE003
在所有主要公因子中所占的权重
Figure 901837DEST_PATH_IMAGE017
；
最终权重计算单元，用于根据各物理场监测指标
Figure 513953DEST_PATH_IMAGE003
对应的累计贡献度
Figure 612359DEST_PATH_IMAGE012
和权重
Figure 582720DEST_PATH_IMAGE016
，计算各物理场监测指标
Figure 815512DEST_PATH_IMAGE003
的最终权重
Figure 529521DEST_PATH_IMAGE019
；所述最终权重
Figure 748012DEST_PATH_IMAGE019
反映了各物理场监测指标
Figure 387810DEST_PATH_IMAGE003
对于工程安全状态的敏感性。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法及系统，所述方法包括：获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据；对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵；根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性；根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果；将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值；根据所述融合后各预警等级的基本概率赋值，采用基本概率指派的决策方法确定所述工程结构潜在危险部位的灾害危险等级。采用本发明方法及系统能够提高工程灾害预警精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法的流程图；
图2为本发明一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警架构的原理示意图；
图3为本发明单个长短期记忆网络（LSTM）结构示意图；
图4为本发明实施例多物理场监测数据协同融合岩体破坏预警结果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法及系统，以提高工程灾害预警精度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法的流程图；图2为本发明一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警架构的原理示意图。参见图2，本发明一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警架构包括传感器层、指标层和融合层。其中，传感器层主要是根据技术规范要求或者专家评审方案，在工程结构潜在危险部位，例如隧洞的不同位置布设应变、位移、渗透压、应力、声发射传感器等监测手段，实时采集各监测传感器的数据，并传输至指标层。指标层实时获取隧洞监测传感器数据，根据获取的数据通过小波分析或均值拟合等方法进行预处理，移除异常或噪声数据，得到较为光滑的多物理场监测时间序列数据，建立多物理场监测时间序列数据库。对隧洞破坏多物理场时间序列数据进行归一化处理，消除多元数据的量纲差异。融合层基于多元统计分析方法对岩体破坏多元监测数据进行敏感性解析，选取岩体破坏主要信息构建风险评价指标体系，解决多元监测数据间冗余和重叠信息对隧洞安全风险评价的影响；构建多维LSTM网络，对多物理场数据进行特征分析识别，得到各证据体基本概率分配，克服证据理论构造基本概率分配函数的难题；切比雪夫距离改进D-S证据理论，解决高冲突证据导致决策错误的问题，实现多证据体融合决策，克服单一的响应指标预警时间不统一问题，从而进行科学预警。
参见图1，本发明一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法具体包括：
步骤1：获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据。
该步骤1获取多传感器实时监测数据，并进行预处理，建立多物理场监测时序数据库。本发明中所述多物理场监测时间序列数据（简称时序数据）可为多传感器监测的相似材料破坏试验或水利工程现场监测数据。所述的多物理场监测时序数据包括位移、应变、应力、波速、渗透压、温度、声发射、电磁辐射等两种或两种以上组合的实时监测数据。
首先根据技术规范与专家评审方案，在工程结构潜在危险部位（如潜在滑坡部位，脆弱岩体，桥梁、房屋结构应力集中区域等）布设应变、位移、应力、波速、渗透压、温度、声发射、电磁辐射等传感器，实时采集各物理场监测数据作为实时监测数据，并按照时间序列存储。通过位移、应变等多传感器获得实时监测数据后，通过小波分析或均值拟合等方法进行预处理，移除异常或噪声数据，得到较为光滑的多物理场监测时序数据，从而建立多物理场监测时序数据库。
因此，所述步骤1获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据，具体包括：
步骤1.1：获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据；所述多传感器实时监测数据为应变传感器、位移传感器、应力传感器、波速传感器、渗透压传感器、温度传感器、声发射传感器以及电磁辐射传感器中的两种或两种以上传感器按照时间序列采集的实时监测数据；
步骤1.2：对所述多传感器实时监测数据通过小波分析或均值拟合方法进行预处理，移除异常或噪声数据，得到所述多物理场监测时序数据。
步骤2：对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵。
该步骤2将多物理场监测数据时序数据进行归一化处理，转化为无量纲的纯量，便于不同单位和不同量级的指标进行对比。将多物理场监测时序数据组成矩阵{位移，应变，应力，波速，渗透压，温度，声发射，电磁辐射…}，矩阵中数据的排列按照时间坐标各自对应，以此建立样本数据矩阵，并对样本数据矩阵中每列数据进行归一化转换，从而消除多元监测参数的量纲差异。
所述步骤2对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵，具体包括：
步骤2.1：将所述多物理场监测时序数据按照不同物理场监测指标
Figure DEST_PATH_IMAGE032
{应变，位移，应力，波速，渗透压，温度，声发射，电磁辐射…}的顺序组成样本数据矩阵
Figure 137591DEST_PATH_IMAGE033
；所述样本数据矩阵
Figure 150897DEST_PATH_IMAGE034
中的每列数据
Figure DEST_PATH_IMAGE035
对应不同传感器采集的不同物理场监测指标
Figure 36945DEST_PATH_IMAGE036
；所述物理场监测指标
Figure 582064DEST_PATH_IMAGE036
包括应变、位移、应力、波速、渗透压、温度、声发射、电磁辐射；
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为物理场监测指标
Figure 84721DEST_PATH_IMAGE036
的个数。
步骤2.2：采用下式(1)对所述样本数据矩阵
Figure 858642DEST_PATH_IMAGE034
中的每列数据
Figure 648131DEST_PATH_IMAGE035
进行归一化转换，得到所述归一化样本矩阵
Figure 646043DEST_PATH_IMAGE004
：
Figure 9897DEST_PATH_IMAGE038
(1)
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
为每列数据的序号数，即
Figure 197296DEST_PATH_IMAGE040
表示样本数据矩阵
Figure 22382DEST_PATH_IMAGE034
中第
Figure 394458DEST_PATH_IMAGE036
列第
Figure DEST_PATH_IMAGE041
个时序数据的数据值；
Figure 917712DEST_PATH_IMAGE042
是时序数据
Figure 518589DEST_PATH_IMAGE040
的归一函数值，也是构成所述归一化样本矩阵
Figure 951844DEST_PATH_IMAGE004
的第
Figure 543756DEST_PATH_IMAGE036
列第
Figure 649246DEST_PATH_IMAGE039
个时序数据。第
Figure 303082DEST_PATH_IMAGE036
列数据的值域为
Figure 105690DEST_PATH_IMAGE043
，即
Figure 429355DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 541185DEST_PATH_IMAGE045
分别为样本数据矩阵
Figure 733132DEST_PATH_IMAGE034
中第
Figure 157291DEST_PATH_IMAGE036
列数据
Figure 42070DEST_PATH_IMAGE035
的最小值和最大值。所述归一化样本矩阵
Figure 151846DEST_PATH_IMAGE004
中的每列数据
Figure DEST_PATH_IMAGE046
代表一种物理场监测指标（简称指标或监测指标）
Figure 960534DEST_PATH_IMAGE047
。
步骤3：根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性。
该步骤3用于解析各物理场监测数据前兆信息的敏感性，实现多物理场数据级融合。主要通过多元统计方法（Multivariate Statistical Analysis，MSA）挖掘步骤2中不同类型传感器的物理场数据内在联系，解析岩体破坏各指标的敏感性，选择出反映工程灾害主要物理监测参量，构建风险评价指标体系，实现多物理场数据级融合。
所述步骤3根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性，具体包括：
步骤3.1：根据所述归一化样本矩阵
Figure 740664DEST_PATH_IMAGE004
计算相关系数矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE048
；
由归一化样本矩阵
Figure 140553DEST_PATH_IMAGE004
计算得到相关系数矩阵
Figure 472046DEST_PATH_IMAGE048
和相关系数
Figure 536954DEST_PATH_IMAGE049
，公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE050
(2)
式中，
Figure 713201DEST_PATH_IMAGE008
是指标个数；
Figure 736521DEST_PATH_IMAGE049
为对应不同监测指标
Figure 791196DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 128636DEST_PATH_IMAGE051
的两列数据
Figure DEST_PATH_IMAGE052
与
Figure 693479DEST_PATH_IMAGE053
之间的相关系数；
Figure 936635DEST_PATH_IMAGE054
，且
Figure DEST_PATH_IMAGE055
；
Figure 806502DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure DEST_PATH_IMAGE057
分别为不同列数据
Figure 55955DEST_PATH_IMAGE052
与
Figure 304665DEST_PATH_IMAGE053
的平均值，
Figure 447284DEST_PATH_IMAGE058
和
Figure DEST_PATH_IMAGE059
分别为两列数据
Figure 601184DEST_PATH_IMAGE052
与
Figure 795274DEST_PATH_IMAGE053
中第
Figure 741234DEST_PATH_IMAGE060
个数据的数据值；
Figure DEST_PATH_IMAGE061
，n为归一化样本矩阵
Figure 342504DEST_PATH_IMAGE004
每列数据
Figure 108334DEST_PATH_IMAGE046
中包含的数据个数。
由于归一化样本矩阵
Figure 873159DEST_PATH_IMAGE004
中的每列数据代表不同的监测指标，这里就得出了各指标间的相关系数
Figure 922893DEST_PATH_IMAGE049
。
步骤3.2：根据所述相关系数矩阵
Figure 98659DEST_PATH_IMAGE062
计算计算
Figure 368097DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure DEST_PATH_IMAGE063
；
通过以下特征方程 (3)，计算
Figure 697798DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure 556032DEST_PATH_IMAGE064
:
Figure DEST_PATH_IMAGE065
(3)
式中，
Figure 450170DEST_PATH_IMAGE066
为单位矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE067
为相关系数矩阵；
Figure 236598DEST_PATH_IMAGE068
为各监测指标
Figure 77646DEST_PATH_IMAGE036
的非负特征根；
Figure DEST_PATH_IMAGE069
。
步骤3.3：根据所述
Figure 901639DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure 622471DEST_PATH_IMAGE064
确定
Figure 866501DEST_PATH_IMAGE008
个公因子中前
Figure 698191DEST_PATH_IMAGE011
个公因子的累计贡献度
Figure 842602DEST_PATH_IMAGE012
；
根据
Figure 796652DEST_PATH_IMAGE063
的大小顺序求得对应的特征向量
Figure 465662DEST_PATH_IMAGE070
，则求得公因子
Figure DEST_PATH_IMAGE071
，其中，
Figure 26610DEST_PATH_IMAGE072
，
Figure 245102DEST_PATH_IMAGE073
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE074
个公因子，一共求得
Figure 651944DEST_PATH_IMAGE008
个公因子
Figure 572364DEST_PATH_IMAGE075
。
Figure DEST_PATH_IMAGE076
为特征向量
Figure 152381DEST_PATH_IMAGE070
中的第
Figure 694221DEST_PATH_IMAGE074
个特征向量，
Figure 179953DEST_PATH_IMAGE077
为归一化样本矩阵
Figure 603981DEST_PATH_IMAGE004
中的第
Figure 581165DEST_PATH_IMAGE074
列数据。
采用公式 (4)确定前
Figure 524981DEST_PATH_IMAGE011
个公因子的累积贡献度
Figure DEST_PATH_IMAGE078
：
Figure 37740DEST_PATH_IMAGE079
(4)
其中，
Figure 886747DEST_PATH_IMAGE011
为决定公因子信息的特征值个数，即主要公因子个数；
Figure 746250DEST_PATH_IMAGE008
为指标个数。
步骤3.4：根据累计贡献度
Figure 571336DEST_PATH_IMAGE078
不小于85%的原则，选择出反映工程结构安全状态的主要公因子
Figure 943412DEST_PATH_IMAGE013
，并构建公因子矩阵
Figure 827185DEST_PATH_IMAGE014
。
通过特征根
Figure 677330DEST_PATH_IMAGE068
的量值
Figure 94274DEST_PATH_IMAGE078
表征因子累计贡献度，根据累计贡献度不小于85%的原则，选择出反映工程结构安全状态的主要公因子
Figure DEST_PATH_IMAGE080
，并构建公因子矩阵
Figure 450300DEST_PATH_IMAGE081
，( )
Figure DEST_PATH_IMAGE082
表示( )中矩阵的转置矩阵。
步骤3.5：根据所述公因子矩阵
Figure 601795DEST_PATH_IMAGE014
计算因子载荷矩阵
Figure 711090DEST_PATH_IMAGE015
。
设因子模型
Figure 467694DEST_PATH_IMAGE083
为公因子矩阵，对公因子矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE084
正交旋转，令
Figure 571785DEST_PATH_IMAGE085
(
Figure DEST_PATH_IMAGE086
为任一
Figure 23626DEST_PATH_IMAGE087
阶正交矩阵)，则：
Figure DEST_PATH_IMAGE088
(5)
采用最大方差正交旋转，使得
Figure 524227DEST_PATH_IMAGE089
的方差达到最大确定因子变量，得到因子载荷矩阵
Figure 948387DEST_PATH_IMAGE015
：
Figure DEST_PATH_IMAGE090
(6)
其中
Figure 879171DEST_PATH_IMAGE091
为
Figure DEST_PATH_IMAGE092
的逆矩阵，
Figure 21571DEST_PATH_IMAGE093
为误差项。
步骤3.6：根据所述因子载荷矩阵
Figure 548367DEST_PATH_IMAGE015
计算各物理场监测指标
Figure DEST_PATH_IMAGE094
在所有主要公因子中所占的权重
Figure 328498DEST_PATH_IMAGE017
。
各指标
Figure 853020DEST_PATH_IMAGE094
在因子中所占的权重
Figure 951557DEST_PATH_IMAGE017
为：
Figure 265733DEST_PATH_IMAGE095
(7)
式中，
Figure 585855DEST_PATH_IMAGE016
表示指标
Figure 94328DEST_PATH_IMAGE094
在所有主要公因子中所占的权重，
Figure DEST_PATH_IMAGE096
表示第
Figure 441346DEST_PATH_IMAGE094
个指标因子载荷
Figure 44366DEST_PATH_IMAGE097
的绝对值。
步骤3.7：将各物理场监测指标
Figure 235307DEST_PATH_IMAGE094
对应的累计贡献度
Figure 632790DEST_PATH_IMAGE012
乘以权重
Figure 470034DEST_PATH_IMAGE017
，计算各物理场监测指标
Figure 80007DEST_PATH_IMAGE094
的最终权重
Figure DEST_PATH_IMAGE098
；所述最终权重
Figure 187771DEST_PATH_IMAGE098
反映了各物理场监测指标
Figure 70670DEST_PATH_IMAGE094
对于工程安全状态的敏感性，所占权重
Figure 286888DEST_PATH_IMAGE098
越大，证明监测指标
Figure 779180DEST_PATH_IMAGE094
反映灾害发生越敏感。
将各指标权重
Figure 397243DEST_PATH_IMAGE099
的大小作为反映工程安全状态的敏感性的标准，选择出反映工程灾害主要物理监测参量，构建风险评价指标体系。
所述步骤3采用主成分分析法处理多物理监测数据，消除多元信息间冗余信息，获得归一后各参量贡献度；利用因子分析解析物理参量之间的内在联系，实现对潜在参量或因子的挖掘，区分各类物理参量前兆信息的敏感性，选择出反映工程安全状态主要监测指标或主要公因子，实现了多物理场监测参数的数据级融合。
步骤4：根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果。
该步骤4依据步骤3中各指标的敏感性指导长短期记忆网络（Long Short-TermMemory，LSTM）初始化，通过多维LSTM网络进行特征级融合，初步判断工程结构安全状态。
工程结构变形过程与多物理场时序数据之间存在高度非线性关系。长短期记忆网络是一种时间递归网络，拥有较强非线性特征挖掘能力。通过步骤3得到的各物理场参量敏感性指导长短期记忆网络初始化变量权重，作为LSTM的输入源进行训练，输入层中单元数量为传感器类型的数量，提取各物理场的特征信息进行特征层融合，初步判断工程安全状态。
所述步骤4根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果，具体包括：
步骤4.1：将所述各物理场监测指标
Figure 448114DEST_PATH_IMAGE094
对于工程安全状态的敏感性
Figure 151627DEST_PATH_IMAGE019
作为长短期记忆网络的初始化权重，将所述各物理场监测指标
Figure 182031DEST_PATH_IMAGE094
对应的归一化样本矩阵作为样本集对所述长短期记忆网络进行训练，采用
Figure 920180DEST_PATH_IMAGE020
型函数作为网络激活函数，得到训练好的长短期记忆网络。
将步骤3计算的各指标权重
Figure 631301DEST_PATH_IMAGE098
作为各监测指标反应工程安全状态的敏感性，敏感性指导LSTM初始输入源，输入源为各指标监测的时间序列数据，权重
Figure DEST_PATH_IMAGE100
即网络初始化权重，每个指标有一个重要度进行训练，提取各监测数据特征，输出下面D-S证据理论各证据体的基本概率进行融合。
单个LSTM网络结构如图3所示。其中
Figure 963057DEST_PATH_IMAGE101
表示当前单元状态，它由遗忘门
Figure DEST_PATH_IMAGE102
、输入门
Figure 295687DEST_PATH_IMAGE103
和输出门
Figure DEST_PATH_IMAGE104
三个不同的门调节。
Figure 232550DEST_PATH_IMAGE105
表示隐藏层状态，
Figure DEST_PATH_IMAGE106
表示当前输入量，
Figure 690469DEST_PATH_IMAGE107
表示
Figure 368575DEST_PATH_IMAGE107
型函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE108
表示逐点相乘，
Figure 537520DEST_PATH_IMAGE109
表示逐点相加。下标
Figure DEST_PATH_IMAGE110
表示当前时刻，下标
Figure 827424DEST_PATH_IMAGE111
表示上一时刻。
Figure DEST_PATH_IMAGE112
表示上一时刻的隐藏层状态，
Figure 361305DEST_PATH_IMAGE113
表示上一时刻的单元状态。tanh表示双曲正切函数。
将步骤3选择出的各监测指标（主要公因子）对应的归一化数据矩阵作为样本集对LSTM网络进行训练，采用
Figure 835362DEST_PATH_IMAGE107
型函数作为激活函数，公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE114
(8)
当前单元状态和隐藏层状态的值由公式(9)计算。
Figure 276839DEST_PATH_IMAGE115
(9)
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE116
和
Figure 749146DEST_PATH_IMAGE117
分别代表当前时刻遗忘门
Figure 188349DEST_PATH_IMAGE118
、输入门
Figure 372206DEST_PATH_IMAGE103
、单元状态
Figure 56521DEST_PATH_IMAGE101
和输出门
Figure 806171DEST_PATH_IMAGE104
对应的权重指标，
Figure DEST_PATH_IMAGE119
和
Figure 947434DEST_PATH_IMAGE120
分别表示当前时刻遗忘门
Figure 867854DEST_PATH_IMAGE118
、输入门
Figure 634822DEST_PATH_IMAGE103
、当前单元状态
Figure 661815DEST_PATH_IMAGE101
和输出门
Figure DEST_PATH_IMAGE121
对应的偏差向量。
Figure 743DEST_PATH_IMAGE105
和
Figure 955929DEST_PATH_IMAGE122
分别表示当前时刻和上一时刻的隐藏层状态，
Figure 683845DEST_PATH_IMAGE106
表示当前输入量，
Figure 408087DEST_PATH_IMAGE107
表示
Figure 61791DEST_PATH_IMAGE107
型函数。
Figure 238695DEST_PATH_IMAGE101
和
Figure 567039DEST_PATH_IMAGE113
分别表示当前时刻和上一时刻的单元状态。
Figure 817892DEST_PATH_IMAGE108
表示逐点相乘，
Figure 707744DEST_PATH_IMAGE109
表示逐点相加。
Figure DEST_PATH_IMAGE123
为计算过程的一个中间参数。
利用数据样本的均方误差MSE判断LSTM网络性能的质量，误差值越小，则训练网络的融合结果越好。
Figure 371943DEST_PATH_IMAGE124
(10)
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE125
为训练样本的数量，
Figure 35137DEST_PATH_IMAGE126
为测试集中第
Figure DEST_PATH_IMAGE127
个样本的实际输出值，
Figure 248818DEST_PATH_IMAGE128
为测试集中第
Figure 870424DEST_PATH_IMAGE127
个样本通过训练后的网络输出值。
步骤4.2：通过所述训练好的长短期记忆网络进行特征级融合，得到长短期记忆网络输出结果。
LSTM网络输出层中神经元的数量是根据识别框架
Figure DEST_PATH_IMAGE129
安全评价水平的数量来确定的，因此将LSTM的输出层神经元数设置为3。在本发明中，LSTM的输出是由二进制来定义的，LSTM输出结果的定义如表1所示。
表1 LSTM输出层定义
Figure 533836DEST_PATH_IMAGE130
将LSTM输出结果作为各证据体预警等级基本概率赋值，见表2。
表2 基本概率赋值汇总表
Figure DEST_PATH_IMAGE131
步骤5：将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值。
该步骤5基于切比雪夫距离改进D-S证据理论，校正冲突系数，将步骤4中输出结果作为证据输入，融合多物理场预警等级的基本概率赋值，获得融合后预测结果的基本概率赋值
Figure 721DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 803330DEST_PATH_IMAGE132
和
Figure 720470DEST_PATH_IMAGE030
，作为不同危险等级发生概率。
所述步骤5将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值，具体包括：
步骤5.1：将所述长短期记忆网络输出结果作为各证据体预警等级的基本概率赋值，计算证据体
Figure DEST_PATH_IMAGE133
和
Figure 641153DEST_PATH_IMAGE134
之间的切比雪夫距离
Figure DEST_PATH_IMAGE135
。
本发明引入切比雪夫距离（Chebyshev Distance）表征证据之间的冲突程度，对高冲突证据进行校正；将步骤4中LSTM网络的输出结果转化为D-S证据理论的证据输入，克服证据理论构造基本概率分配函数的难题，得到工程不同危险等级的发生概率。
在D-S证据理论中，假设识别框架
Figure 960663DEST_PATH_IMAGE136
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE137
(11)
其中，
Figure 883357DEST_PATH_IMAGE138
表示处于稳定期；
Figure DEST_PATH_IMAGE139
表示处于发展期，需进行警戒；
Figure 581186DEST_PATH_IMAGE140
表示处于警报期，需进行预警，具有破坏危险。
将LSTM网络输出结果作为证据体。例如表2所示，位移处理结果作为第一个证据，应变场作为第二个证据，以此类推。把识别框架中的
Figure DEST_PATH_IMAGE141
看作模糊集合。
D-S证据理论冲突系数
Figure 55129DEST_PATH_IMAGE142
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE143
。若
Figure 191712DEST_PATH_IMAGE142
值较大，说明证据之间的冲突较大，融合结果与实际情况可能不符，导致决策错误。为克服上述弊端，本发明引入切比雪夫距离表征证据之间的冲突程度，对冲突证据进行校正。切比雪夫公式将两证据之间的距离定义为两证据体的无穷范数，该距离能更好的反映出证据间的不一致程度。根据切比雪夫距离概念，推导证据体
Figure 437754DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 40905DEST_PATH_IMAGE134
的距离方程式：
Figure 388710DEST_PATH_IMAGE144
(12)
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE145
和
Figure 768132DEST_PATH_IMAGE146
均表示两个不同证据体
Figure 104567DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure DEST_PATH_IMAGE147
的切比雪夫距离；max表示取最大值，
Figure 642733DEST_PATH_IMAGE148
表示取绝对值。
步骤5.2：根据所述切比雪夫距离
Figure 681096DEST_PATH_IMAGE023
计算证据体
Figure 566007DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 783712DEST_PATH_IMAGE026
之间的新冲突系数
Figure DEST_PATH_IMAGE149
；定义证据
Figure 56561DEST_PATH_IMAGE150
和证据
Figure DEST_PATH_IMAGE151
之间新冲突系数
Figure 159384DEST_PATH_IMAGE149
为：
Figure 769357DEST_PATH_IMAGE152
(13)
步骤5.3：基于所述新冲突系数
Figure DEST_PATH_IMAGE153
，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则，获得融合后各预警等级的基本概率赋值
Figure 877121DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 494441DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 976238DEST_PATH_IMAGE154
。
根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则(14)，获得融合后识别框架中各预警等级基本概率赋值
Figure DEST_PATH_IMAGE155
，其中
Figure 311273DEST_PATH_IMAGE156
=
Figure 539123DEST_PATH_IMAGE141
。
Figure DEST_PATH_IMAGE157
Figure 118222DEST_PATH_IMAGE158
(14)
所述各预警等级包括处于稳定期、处于发展期和处于警报期；
Figure DEST_PATH_IMAGE159
、
Figure 962682DEST_PATH_IMAGE160
和
Figure 757200DEST_PATH_IMAGE154
分别为处于稳定期、处于发展期和处于警报期的基本概率赋值。
Figure DEST_PATH_IMAGE161
、
Figure 216388DEST_PATH_IMAGE162
、
Figure DEST_PATH_IMAGE163
分别表示LSTM的第1、2、3个输出结果，也就是预警等级
Figure 985629DEST_PATH_IMAGE164
的第1、2、3个基本概率赋值。
步骤6：根据所述融合后各预警等级的基本概率赋值，采用基本概率指派的决策方法确定所述工程结构潜在危险部位的灾害危险等级。
该步骤6采用基本概率指派的决策方法对岩体破坏危险等级进行评判。
采用基本概率指派的决策方法评判灾害危险等级的过程如下：设定第一、第二阈值门限
Figure DEST_PATH_IMAGE165
、
Figure 582964DEST_PATH_IMAGE166
；若
Figure DEST_PATH_IMAGE167
满足公式(15)，那么，将
Figure 178244DEST_PATH_IMAGE168
作为最终的评判结果，即将
Figure 583948DEST_PATH_IMAGE168
作为所述工程结构潜在危险部位的灾害危险等级；其中
Figure 196195DEST_PATH_IMAGE167
Figure DEST_PATH_IMAGE169
Figure 185886DEST_PATH_IMAGE129
，
Figure 89251DEST_PATH_IMAGE170
表示处于稳定期，
Figure DEST_PATH_IMAGE171
表示处于发展期，
Figure 647664DEST_PATH_IMAGE172
表示处于警报期。
Figure DEST_PATH_IMAGE173
(15)
本发明实施例中，通过上述预警方法输出基本概率赋值
Figure 447124DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 940423DEST_PATH_IMAGE132
和
Figure 21380DEST_PATH_IMAGE154
，分别作为隧洞岩体处于稳定期、发展期和警报期的概率，采用基本概率指派的方法评判隧洞预警等级，预警结果如图4所示。图4中隧洞安全状态评价结果用不同风险等级的概率表示，直观反映出隧洞破坏发生的级别与概率。图4中，左侧纵轴表示预警等级概率，右侧纵轴表示多物理场监测指标归一化参数，横坐标表示时间。点线图的数值为各物理场监测指标归一化参数，柱形图上的数值对应不同时刻隧洞预警等级的概率，横轴下方为基本概率指派方法的决策结果，从左到右依次对应稳定期、发展期和警报期。这样可以从图4中读出例如时刻1500隧洞岩体处于稳定期的概率为60%，处于发展期的概率为40%；时刻3500隧洞岩体处于发展期的概率为44%，处于警报期的概率为56%。从而实现了隧洞破坏多物理场监测数据协同融合分级预警和概率预警。
本发明提供的一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法，用于水利工程领域实时监测预报及稳定性评价，主要包括：获取多传感器实时监测数据，建立多物理场监测时间序列数据库；解析各物理场监测参数前兆信息的敏感性，实现多物理场数据级融合；通过多维长短期记忆网络实现多物理场数据的特征级融合，初步判断工程结构安全状态；通过切比雪夫距离改进的D-S证据理论实现多物理场数据的决策融合，确定不同危险等级的发生概率，采用基本概率指派方法评判灾害危险等级。与现有技术相比，本发明的有益效果至少包括：
1、评价指标为多物理场数据，通过归一化处理，消除各指标间量纲差异，便于不同类型物理场数据在同一坐标系下对比分析。
2、采用多元统计方法解析多传感器监测数据敏感性，通过选出反映工程状态主要监测指标构建风险评价指标体系。
3、引入多元信息融合技术实现工程时变预测的多元感知协同融合预警，打破单一因素判别的局限性和多因素对比分析的主观性，充分考虑多物理场参量变化影响，提高预测准确性。
4、工程安全状态评价结果用不同风险等级的概率表示，直观反映出工程灾害发生的级别与概率。
5、引入切比雪夫距离（Chebyshev Distance）表征证据之间的冲突程度，对高冲突证据进行校正，提高融合决策的科学性和正确性。
基于本发明提供的方法，本发明还提供一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警系统，所述系统包括：
数据采集及预处理模块，用于获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据；
归一化处理模块，用于对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵；
多物理场数据级融合模块，用于根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性；
多物理场特征级融合模块，用于根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果；
多物理场数据决策融合模块，用于将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值；
灾害危险等级评判模块，用于根据所述融合后各预警等级的基本概率赋值，采用基本概率指派的决策方法确定所述工程结构潜在危险部位的灾害危险等级。
所述数据采集及预处理模块具体包括：
数据采集单元，用于获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据；所述多传感器实时监测数据为应变传感器、位移传感器、应力传感器、波速传感器、渗透压传感器、温度传感器、声发射传感器以及电磁辐射传感器中的两种或两种以上传感器按照时间序列采集的实时监测数据；
数据预处理单元，用于对所述多传感器实时监测数据通过小波分析或均值拟合方法进行预处理，移除异常或噪声数据，得到所述多物理场监测时序数据。
所述归一化处理模块具体包括：
样本数据矩阵建立单元，用于根据所述多物理场监测时序数据建立样本数据矩阵
Figure 916524DEST_PATH_IMAGE001
；所述样本数据矩阵
Figure 558989DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 805162DEST_PATH_IMAGE002
对应不同传感器采集的不同物理场监测指标
Figure 444739DEST_PATH_IMAGE003
；所述物理场监测指标
Figure 928810DEST_PATH_IMAGE003
包括应变、位移、应力、波速、渗透压、温度、声发射、电磁辐射；
归一化转换单元，用于对所述样本数据矩阵
Figure 273335DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 210067DEST_PATH_IMAGE002
进行归一化转换，得到所述归一化样本矩阵
Figure 429564DEST_PATH_IMAGE004
；所述归一化样本矩阵
Figure 502563DEST_PATH_IMAGE004
中的每列数据
Figure 549147DEST_PATH_IMAGE005
也对应不同物理场监测指标
Figure 442017DEST_PATH_IMAGE003
。
所述多物理场数据级融合模块具体包括：
相关系数矩阵计算单元，用于根据所述归一化样本矩阵
Figure 202556DEST_PATH_IMAGE005
计算相关系数矩阵
Figure 661219DEST_PATH_IMAGE007
；
非负特征根计算单元，用于根据所述相关系数矩阵
Figure 613126DEST_PATH_IMAGE007
计算计算
Figure 258871DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure 774166DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 867761DEST_PATH_IMAGE008
为物理场监测指标
Figure 990569DEST_PATH_IMAGE003
的个数；
累计贡献度计算单元，用于根据所述
Figure 123610DEST_PATH_IMAGE008
个非负特征根
Figure 485672DEST_PATH_IMAGE174
确定
Figure 122189DEST_PATH_IMAGE008
个公因子中前
Figure 681478DEST_PATH_IMAGE011
个公因子的累计贡献度
Figure DEST_PATH_IMAGE175
；
主要公因子选择单元，用于根据累计贡献度
Figure 82241DEST_PATH_IMAGE012
不小于85%的原则，选择出反映工程结构安全状态的主要公因子
Figure 267235DEST_PATH_IMAGE176
，并构建公因子矩阵
Figure 227101DEST_PATH_IMAGE014
；
因子载荷矩阵计算单元，用于根据所述公因子矩阵
Figure 222870DEST_PATH_IMAGE014
计算因子载荷矩阵
Figure 113859DEST_PATH_IMAGE015
；
权重计算单元，用于根据所述因子载荷矩阵
Figure 571385DEST_PATH_IMAGE015
计算各物理场监测指标
Figure 198806DEST_PATH_IMAGE003
在所有主要公因子中所占的权重
Figure 349165DEST_PATH_IMAGE017
；
最终权重计算单元，用于根据各物理场监测指标
Figure 458941DEST_PATH_IMAGE003
对应的累计贡献度
Figure 205311DEST_PATH_IMAGE012
和权重
Figure 202086DEST_PATH_IMAGE016
，计算各物理场监测指标
Figure 769684DEST_PATH_IMAGE003
的最终权重
Figure 868221DEST_PATH_IMAGE019
；所述最终权重
Figure 933129DEST_PATH_IMAGE019
反映了各物理场监测指标
Figure 299257DEST_PATH_IMAGE003
对于工程安全状态的敏感性。
本发明方法及系统基于多元统计方法对工程破坏多元监测参量进行敏感性解析，选择出反映工程安全状态主要监测信息构建风险评价指标体系，避免了多元监测数据间冗余和重叠信息对工程安全风险评价的影响；构建多维LSTM网络对多物理场数据进特征提取识别，得到各证据体基本概率分配，克服了证据理论构造基本概率分配函数的难题；采用切比雪夫距离改进的D-S证据理论，解决了高冲突证据导致决策错误的问题，并对多证据体融合决策，克服了单一的响应指标预警时间不统一问题。可以通过本发明方法及系统的上述实施过程选择出反应工程安全状态多传感器主要监测参量，建立多元服役监测信息智能感知协同融合、多维性态数据特征提取识别、全时服役融合时变预测的工程灾害多元监测数据协同融合概率预警及分级预警，显著提高提高工程灾害预警精度。
对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警方法，其特征在于，包括：
获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据；
对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵；
根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性；
根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果；
将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值；
根据所述融合后各预警等级的基本概率赋值，采用基本概率指派的决策方法确定所述工程结构潜在危险部位的灾害危险等级。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据，具体包括：
获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据；所述多传感器实时监测数据为应变传感器、位移传感器、应力传感器、波速传感器、渗透压传感器、温度传感器、声发射传感器以及电磁辐射传感器中的两种或两种以上传感器按照时间序列采集的实时监测数据；
对所述多传感器实时监测数据通过小波分析或均值拟合方法进行预处理，移除异常或噪声数据，得到所述多物理场监测时序数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵，具体包括：
根据所述多物理场监测时序数据建立样本数据矩阵
Figure 144741DEST_PATH_IMAGE001
；所述样本数据矩阵
Figure 140510DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 716985DEST_PATH_IMAGE002
对应不同传感器采集的不同物理场监测指标
Figure 787945DEST_PATH_IMAGE003
；所述物理场监测指标
Figure 133476DEST_PATH_IMAGE003
包括应变、位移、应力、波速、渗透压、温度、声发射、电磁辐射；
对所述样本数据矩阵
Figure 34567DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 363917DEST_PATH_IMAGE004
进行归一化转换，得到所述归一化样本矩阵
Figure 139981DEST_PATH_IMAGE005
；所述归一化样本矩阵
Figure 605597DEST_PATH_IMAGE006
中的每列数据
Figure 677590DEST_PATH_IMAGE007
也对应不同物理场监测指标
Figure 228657DEST_PATH_IMAGE003
。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性，具体包括：
根据所述归一化样本矩阵
Figure 545762DEST_PATH_IMAGE007
计算相关系数矩阵
Figure 865885DEST_PATH_IMAGE008
；
根据所述相关系数矩阵
Figure 92467DEST_PATH_IMAGE008
计算计算
Figure 881562DEST_PATH_IMAGE009
个非负特征根
Figure 953424DEST_PATH_IMAGE010
；
Figure 174058DEST_PATH_IMAGE009
为物理场监测指标
Figure 40383DEST_PATH_IMAGE003
的个数；
根据所述
Figure 582354DEST_PATH_IMAGE009
个非负特征根
Figure 457906DEST_PATH_IMAGE010
确定
Figure 487042DEST_PATH_IMAGE009
个公因子中前
Figure 301764DEST_PATH_IMAGE011
个公因子的累计贡献度
Figure 49141DEST_PATH_IMAGE012
；
根据累计贡献度
Figure 993963DEST_PATH_IMAGE012
不小于85%的原则，选择出反映工程结构安全状态的主要公因子
Figure 159496DEST_PATH_IMAGE013
，并构建公因子矩阵
Figure 164361DEST_PATH_IMAGE014
；
根据所述公因子矩阵
Figure 913880DEST_PATH_IMAGE014
计算因子载荷矩阵
Figure 131235DEST_PATH_IMAGE015
；
根据所述因子载荷矩阵
Figure 151275DEST_PATH_IMAGE015
计算各物理场监测指标
Figure 592620DEST_PATH_IMAGE003
在所有主要公因子中所占的权重
Figure 566786DEST_PATH_IMAGE016
；
根据各物理场监测指标
Figure 587831DEST_PATH_IMAGE003
对应的累计贡献度
Figure 462378DEST_PATH_IMAGE012
和权重
Figure 809045DEST_PATH_IMAGE017
，计算各物理场监测指标
Figure 18310DEST_PATH_IMAGE003
的最终权重
Figure 623472DEST_PATH_IMAGE018
；所述最终权重
Figure 618104DEST_PATH_IMAGE019
反映了各物理场监测指标
Figure 870094DEST_PATH_IMAGE003
对于工程安全状态的敏感性。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果，具体包括：
将所述各物理场监测指标
Figure 566655DEST_PATH_IMAGE003
对于工程安全状态的敏感性
Figure 175841DEST_PATH_IMAGE020
作为长短期记忆网络的初始化权重，将所述各物理场监测指标
Figure 821717DEST_PATH_IMAGE003
对应的归一化样本矩阵作为样本集对所述长短期记忆网络进行训练，采用
Figure 979029DEST_PATH_IMAGE021
型函数作为网络激活函数，得到训练好的长短期记忆网络；
通过所述训练好的长短期记忆网络进行特征级融合，得到长短期记忆网络输出结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值，具体包括：
将所述长短期记忆网络输出结果作为各证据体预警等级的基本概率赋值，计算证据体
Figure 943312DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 109851DEST_PATH_IMAGE023
之间的切比雪夫距离
Figure 79075DEST_PATH_IMAGE024
；
根据所述切比雪夫距离
Figure 938446DEST_PATH_IMAGE024
计算证据体
Figure 127376DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 363185DEST_PATH_IMAGE026
之间的新冲突系数
Figure 186916DEST_PATH_IMAGE027
；
基于所述新冲突系数
Figure 217188DEST_PATH_IMAGE027
，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则，获得融合后各预警等级的基本概率赋值
Figure 624905DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 133247DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 795172DEST_PATH_IMAGE030
；所述各预警等级包括处于稳定期、处于发展期和处于警报期；
Figure 481500DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 861665DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 216774DEST_PATH_IMAGE030
分别为处于稳定期、处于发展期和处于警报期的基本概率赋值。
7.一种多物理场监测数据协同融合的工程灾害预警系统，其特征在于，包括：
数据采集及预处理模块，用于获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据并进行预处理，得到多物理场监测时序数据；
归一化处理模块，用于对所述多物理场监测时序数据进行归一化处理，构建归一化样本矩阵；
多物理场数据级融合模块，用于根据所述归一化样本矩阵，采用多元统计方法解析各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性；
多物理场特征级融合模块，用于根据所述各物理场监测指标对于工程安全状态的敏感性指导长短期记忆网络的初始化训练，并通过训练好的长短期记忆网络得到长短期记忆网络输出结果；
多物理场数据决策融合模块，用于将所述长短期记忆网络输出结果作为证据输入，根据切比雪夫距离改进的D-S证据理论融合规则获得融合后各预警等级的基本概率赋值；
灾害危险等级评判模块，用于根据所述融合后各预警等级的基本概率赋值，采用基本概率指派的决策方法确定所述工程结构潜在危险部位的灾害危险等级。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述数据采集及预处理模块具体包括：
数据采集单元，用于获取工程结构潜在危险部位的多传感器实时监测数据；所述多传感器实时监测数据为应变传感器、位移传感器、应力传感器、波速传感器、渗透压传感器、温度传感器、声发射传感器以及电磁辐射传感器中的两种或两种以上传感器按照时间序列采集的实时监测数据；
数据预处理单元，用于对所述多传感器实时监测数据通过小波分析或均值拟合方法进行预处理，移除异常或噪声数据，得到所述多物理场监测时序数据。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述归一化处理模块具体包括：
样本数据矩阵建立单元，用于根据所述多物理场监测时序数据建立样本数据矩阵
Figure 15096DEST_PATH_IMAGE001
；所述样本数据矩阵
Figure 121593DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 989055DEST_PATH_IMAGE004
对应不同传感器采集的不同物理场监测指标
Figure 88466DEST_PATH_IMAGE003
；所述物理场监测指标
Figure 256143DEST_PATH_IMAGE003
包括应变、位移、应力、波速、渗透压、温度、声发射、电磁辐射；
归一化转换单元，用于对所述样本数据矩阵
Figure 284273DEST_PATH_IMAGE001
中的每列数据
Figure 904610DEST_PATH_IMAGE004
进行归一化转换，得到所述归一化样本矩阵
Figure 810642DEST_PATH_IMAGE006
；所述归一化样本矩阵
Figure 301666DEST_PATH_IMAGE006
中的每列数据
Figure 749965DEST_PATH_IMAGE007
也对应不同物理场监测指标
Figure 342752DEST_PATH_IMAGE003
。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述多物理场数据级融合模块具体包括：
相关系数矩阵计算单元，用于根据所述归一化样本矩阵
Figure 534699DEST_PATH_IMAGE007
计算相关系数矩阵
Figure 129497DEST_PATH_IMAGE008
；
非负特征根计算单元，用于根据所述相关系数矩阵
Figure 545435DEST_PATH_IMAGE031
计算计算
Figure 359938DEST_PATH_IMAGE009
个非负特征根
Figure 886734DEST_PATH_IMAGE010
；
Figure 622126DEST_PATH_IMAGE009
为物理场监测指标
Figure 943386DEST_PATH_IMAGE003
的个数；
累计贡献度计算单元，用于根据所述
Figure 510765DEST_PATH_IMAGE009
个非负特征根
Figure 841252DEST_PATH_IMAGE010
确定
Figure 410643DEST_PATH_IMAGE009
个公因子中前
Figure 184695DEST_PATH_IMAGE011
个公因子的累计贡献度
Figure 691899DEST_PATH_IMAGE012
；
主要公因子选择单元，用于根据累计贡献度
Figure 78275DEST_PATH_IMAGE012
不小于85%的原则，选择出反映工程结构安全状态的主要公因子
Figure 518483DEST_PATH_IMAGE013
，并构建公因子矩阵
Figure 932278DEST_PATH_IMAGE014
；
因子载荷矩阵计算单元，用于根据所述公因子矩阵
Figure 457938DEST_PATH_IMAGE014
计算因子载荷矩阵
Figure 333490DEST_PATH_IMAGE015
；
权重计算单元，用于根据所述因子载荷矩阵
Figure 877472DEST_PATH_IMAGE015
计算各物理场监测指标
Figure 180278DEST_PATH_IMAGE003
在所有主要公因子中所占的权重
Figure 475124DEST_PATH_IMAGE016
；
最终权重计算单元，用于根据各物理场监测指标
Figure 888788DEST_PATH_IMAGE003
对应的累计贡献度
Figure 38009DEST_PATH_IMAGE012
和权重
Figure 23633DEST_PATH_IMAGE017
，计算各物理场监测指标
Figure 992726DEST_PATH_IMAGE003
的最终权重
Figure 757551DEST_PATH_IMAGE020
；所述最终权重
Figure 292437DEST_PATH_IMAGE020
反映了各物理场监测指标
Figure 717471DEST_PATH_IMAGE003
对于工程安全状态的敏感性。
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