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龙图腾网获悉南方电网调峰调频发电有限公司运行分公司申请的专利基于深度学习的水工监测大数据分析方法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：CN118134246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202410134281.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于深度学习的水工监测大数据分析方法是由张宜;李晓伟;王元勇;金苗;李超;谭智;徐凡设计研发完成，并于2024-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的水工监测大数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的水工监测大数据分析方法，包括以下步骤：包括以下步骤：步骤1：传感器部署与数据采集；步骤2:数据预处理，对原始数据进行预处理，包括噪声过滤和数据标准化；步骤3:时间序列特征提取，利用移动平均方法，提取时间序列特征；步骤4：深度学习特征学习，应用深度学习模型，学习监测数据的深层特征；步骤5:动态统计模型构建，构建动态统计模型，实时预测结构性能，判断是否异常；步骤6:图像数据获取与裂缝分析，获取水工结构表面的图像数据，提取裂缝的参数；步骤7：风险评估与预警，利用风险评估公式，分析裂缝扩展趋势，评估事故风险，并完成预警；步骤8：云平台数据整合与深度分析，辅助决策人制定维护策略。

本发明授权基于深度学习的水工监测大数据分析方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的水工监测大数据分析方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：传感器部署与数据采集部署传感器节点，这些节点由微处理器、各类传感器和通信模块组成；所述节点根据监测需求定时采集环境数据和结构性能数据； 步骤 2:数据预处理对原始数据进行预处理，包括噪声过滤和数据标准化； 步骤 3: 时间序列特征提取利用移动平均方法，提取时间序列特征； 步骤4：深度学习特征学习应用深度学习模型，学习监测数据的深层特征； 步骤 5:动态统计模型构建构建动态统计模型，实时预测结构性能，判断是否异常； 步骤 6: 图像数据获取与裂缝分析获取水工结构表面的图像数据，应用图像识别与裂缝参数分析公式，提取裂缝的参数； 步骤7：风险评估与预警利用风险评估公式，分析裂缝扩展趋势，评估事故风险，并完成预警； 步骤8：云平台数据整合与深度分析将监测、预警和预判结果定时上传至云平台，云平台对数据进行深度分析，辅助决策人制定维护策略； 所述步骤2采用公式1进行数据预处理，具体公式如下： 1其中，为预处理后的数据；为第i个传感器的权重；为预处理参数，用于控制Sigmoid函数的形状；为第i个传感器的原始数据；为偏置项，用于数据标准化，首先从步骤1中的传感器网络收集原始数据；然后对每个数据点应用逻辑Sigmoid函数进行平滑处理，减少极端值的影响，最后根据每个传感器的重要性  计算加权和，以获得综合的数据表示； 步骤3中采用公式2进行特征提取，具体公式如下： 2其中，为提取的时间序列特征向量；为第j个时间窗口的大小；为预处理后的数据点；首先根据数据的特性和监测目标，确定移动平均的时间窗口大小； 然后对每个时间窗口内的数据点计算平均值，以提取时间序列的主要趋势，最后将不同时间窗口的移动平均值组合成特征向量； 所述步骤4采用公式3进行深度学习特征学习，具体公式如下： 3其中，为深度学习特征表示，为激活函数ReLU或Sigmoid；为神经网络的权重； 为用于归一化的参数，首先，将步骤3中提取的时间序列特征向量  作为输入，然后通过多层神经网络处理特征向量，学习数据的深层特征，最后生成深度学习特征表示, 用于后续的分析和决策； 所述步骤5的采用公式4构建动态统计模型，具体公式如下： 4其中，为预测的结构性能；为线性回归模型的系数；为当前深度学习特征； 为之前的深度学习特征；为平滑参数，首先使用步骤4中学习到的深度学习特征，然后利用线性回归模型对特征向量进行分析，预测结构性能，将当前和之前的特征向量结合，使用指数平滑方法提高预测的稳定性； 所述步骤6采用公式5获取图像数据与裂缝分析，具体公式如下： 5其中，为裂缝的参数，为裂缝图像；CNN模型的参数；为边缘检测算法的参数，首先，收集水工结构表面的图像数据，然后调整图像大小、进行归一化的预处理步骤，接着使用CNN模型提取图像中的特征； 然后应用边缘检测算法识别裂缝，最后从处理后的图像中提取裂缝的参数； 所述步骤7采用公式6进行风险评估与预警，具体公式如下： 6其中，R为风险评分；为逻辑回归模型的系数；为裂缝参数和结构性能的加权系数，首先，使用步骤6中提取的裂缝参数和步骤5中的结构性能预测，然后利用逻辑回归模型分析裂缝参数和结构性能对风险的影响，最后根据模型输出计算风险评分；如果风险评分超过预设阈值，则发出预警。

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