一种大坝渗漏智能监控及预测预警方法及系统

摘要

本发明公开了一种大坝渗漏智能监控及预测预警方法及系统，本发明的方法包括：首先通过多种监测设备实时收集大坝多方面数据，并对数据进行处理和分析。随后采用交叉验证对数据训练集进行重构，为了进一步提升预测精度，将Transformer、BiGRU和LightGBM等多种基学习器进行有效集成，通过stacking方法构建了高效的预测模型。此外，还采用改进的班翠鸟优化算法IPKO对元学习器KELM模型进行优化，以适应大坝渗漏预测的复杂环境和实时性要求。最终，基于训练后的模型，构建了一个在线监测平台，能够实时接收智能监控系统数据并进行预测分析，基于渗流量判断渗漏情况，通过历史大坝渗漏数据确定预警等级，提高了对大坝渗漏情况的监控能力和预警响应速度。

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