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龙图腾网获悉安徽水科数智信息技术有限公司;安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站)申请的专利一种基于深度时序注意力网络的大坝智能预警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：CN120823468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510911562.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于深度时序注意力网络的大坝智能预警方法及系统是由王铭铭;刘斌斌;刘怀利;宋新江;朱小磊;杨剑设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度时序注意力网络的大坝智能预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度时序注意力网络的大坝智能预警方法及系统，包括：对大坝监测的环境变量与历史位移数据进行时间对齐与滑窗分割，提取多尺度统计特征并与原始特征融合，随后对拼接后的高维向量进行统一归一化处理，生成模型输入；基于构建的DSA‑Net，对输入序列进行局部特征提取、双向时序建模与关键时刻加权，联合输出水平和竖向位移预测值；将双变形预测结果融合为统一的径向变形指标，并依据历史残差动态设定预警阈值带，实现自适应变形预警；对模型预测精度进行量化评估，并利用评估合格的模型与自适应阈值机制实现对实时观测数据的在线预测和阈值判定，触发异常预警并记录报警信息。本发明实现了变形维度的深度耦合与动态阈值预警。

本发明授权一种基于深度时序注意力网络的大坝智能预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度时序注意力网络的大坝智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据预处理：对大坝监测的环境变量与历史位移数据进行时间对齐与滑窗分割，提取多尺度统计特征并与原始特征融合，随后对拼接后的高维向量进行统一归一化处理，生成模型输入； S2、深度时序预测：基于构建的深度时序注意力网络模型DSA-Net，对输入序列进行局部特征提取、双向时序建模与关键时刻加权，联合输出水平和竖向位移预测值； S3、动态阈值预警：将双变形预测结果融合为统一的径向变形指标，并依据历史残差动态设定预警阈值带，实现自适应变形预警； 所述动态阈值预警包括以下具体步骤： S31、径向位移融合，将模型对水平位移和竖向位移的并行预测结果，按欧氏距离公式融合为单一的径向位移预测： 其中，与分别为预测和真实的径向位移； S32、历史残差统计，计算全数据集径向残差序列: 并基于该序列计算残差的样本均值与标准差： S33、自适应预警阈值设定，依据残差分布的“均值±倍数标准差”原则，动态生成上下限预警带： 其中，为预设倍数，对任意实时时刻，若残差，超出区间即触发预警，否则视为安全运行； S4、评估监测：对模型预测精度进行量化评估，并利用评估合格的模型与自适应阈值机制实现对实时观测数据的在线预测和阈值判定，触发异常预警并记录报警信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽水科数智信息技术有限公司;安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站)，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区兴园社区服务中心红枫路55号安徽省水利科学研究院科研楼402-404室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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