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龙图腾网获悉林州市水文工程咨询有限公司申请的专利一种基于数字孪生的水利工程智能监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120011949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510092169.2，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于数字孪生的水利工程智能监测方法及系统是由刘安军;李孟娟;雷婷;邢志远;高晓宇设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的水利工程智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的水利工程智能监测方法及系统，涉及智能监测技术领域，包括，布置多模态传感器收集多模态数据，并将多模态数据进行预处理；基于预处理后的多模态数据，利用随机森林算法构建智能生态自适应预警模型，生成智能生态预警指数进行实时预警；将构建好的智能生态自适应预警模型部署在分布式边缘计算节点，更新实时数据；基于更新后的实时数据，构建多层次环境模拟模型生成智能生态影响指数，并根据智能生态影响指数进行风险预测；利用虚拟现实VR结合多层次环境模拟模型，实时监测风险。本发明通过构建多层次环境模拟模型，实现了对水利工程在不同环境条件下的全面动态仿真。

本发明授权一种基于数字孪生的水利工程智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的水利工程智能监测方法，其特征在于：包括， 布置多模态传感器收集多模态数据，并将多模态数据进行预处理； 基于预处理后的多模态数据，利用随机森林算法构建智能生态自适应预警模型，生成智能生态预警指数进行实时预警； 将构建好的智能生态自适应预警模型部署在分布式边缘计算节点，更新实时数据； 基于更新后的实时数据，构建多层次环境模拟模型生成智能生态影响指数，并根据智能生态影响指数进行风险预测； 利用虚拟现实VR结合多层次环境模拟模型，实时监测风险； 所述基于预处理后的多模态数据，利用随机森林算法构建智能生态自适应预警模型，生成智能生态预警指数进行实时预警，具体步骤为， 从预处理后的多模态数据中提取水位变化率、应力变化率、流速变化率和植被变化率，并通过加权合并为实际观测预警指数； 将实际观测预警指数划分为训练集和测试集； 利用随机森林算法构建智能生态自适应预警模型； 定义智能生态自适应预警模型的输入为实际观测预警指数，输出为智能生态预警指数； 随机森林算法通过多次抽样从训练集中选择样本，并构建多棵决策树； 在每棵决策树的节点上，从水位变化率、应力变化率、流速变化率和植被变化率中随机选择部分特征，作为分裂，防止过拟合； 在训练过程中，调整多棵决策树的超参数，优化随机森林算法性能； 基于通过随机森林算法训练好的智能生态自适应预警模型，计算得到智能生态预警指数，表达式为： 其中，DWI为智能生态预警指数，ΔW为水位变化率，ΔS为应力变化率，ΔF为流速变化率，ΔV为植被变化率，δ为水位变化率的调节系数，ν为应力变化率的调节系数，∈为流速变化率的调节系数，ζ为植被变化率的调节系数，κ为归一化系数，λ为整体预警灵敏度系数，exp为指数函数，为生态动态变化对时间的偏导数，为对特定变量的偏导数，为对时间变量t的偏导数； 计算实际观测预警指数与智能生态预警指数的误差值，表达式为： Q＝EWI-DWI； 其中，Q为实际观测预警指数与智能生态预警指数的误差值， EWI为实际观测预警指数； 根据智能生态预警指数与实际观测的预警指数值的误差值，引入实时反馈机制，动态调整智能生态自适应预警模型参数； 若Q为正值，则增大水位变化率、应力变化率、流速变化率和植被变化率的调节系数； 若Q为负值，则减小水位变化率、应力变化率、流速变化率和植被变化率的调节系数； 使用测试集对训练后的智能生态自适应预警模型进行评估，生成预警； 设定预警阈值，当DWI超过预警阈值，则触发预警。

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