一种深水高桩承台施工中的水流行为预测方法及设备与流程

本发明涉及水流行为预测，尤其涉及一种深水高桩承台施工中的水流行为预测方法及设备。

背景技术：

1、在深水高桩承台施工项目的实施过程中，工程团队面临着一个核心技术挑战：如何精确预测和解析水流行为的动态变化，包含流速、流向、涌浪、潮汐等多维度水文气象条件。这些变化直接关系到施工安全、结构设计的合理性以及工程的稳定性，对于保障施工过程的安全性与提升工程效率具有决定性影响。鉴于此，研发一套能够精准预测水流动态的技术方案，对于确保施工安全和工程效率的提升具有重大意义。

2、目前，传统的水流预测技术主要依赖于静态水文数据分析，例如，通过分析历史水文数据预测未来水流的可能变化。然而，这类方法面临着诸多局限性：一方面，它们难以实时捕捉到水流变化的动态特性，尤其在极端气象条件或突发水文事件下表现不佳；另一方面，这些方法往往忽略了水流行为间的复杂相互作用及其与周边环境因素（如风速、降雨量等）的关联性，导致预测精度受限；近年来，尽管一些先进模型尝试通过动态系统理论和计算机模拟来提高预测精度，但这些模型对计算资源的需求较高，同时对数据质量和实时性的要求也较难在实际施工场景中满足，尤其是在偏远地区或数据采集条件不佳的工地。

3、此外，当前技术在数据融合方面的不足也不容忽视，在复杂的工程施工环境下，需要处理和分析来自卫星遥感、现场监测和历史气象记录等多个数据源的信息，然而，传统预测模型往往难以有效整合这些来源不一、维度多样的数据，从而无法形成一个全面、统一的水流行为预测，基于上述分析，迫切需要一种创新的水流行为预测技术，该技术应具备整合多源数据、实时反映水流动态变化的能力，并能精准预测这些变化对深水高桩承台施工的影响。

4、因此，本发明提供了一种，深水高桩承台施工中的水流行为预测方法及设备，本发明可以有效克服现有技术限制，显著提升预测的精确性和实用性，为深水高桩承台施工项目的安全高效实施提供坚实的技术保障。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的不足，研制一种深水高桩承台施工中的水流行为预测方法及设备，可以提高工程项目的安全性和操作效率，解决传统方法在应对复杂水文条件时的局限性。

2、本发明解决技术问题的技术方案为：一方面，本发明提供一种深水高桩承台施工中的水流行为预测方法，包括以下步骤：

3、s1、数据收集与预处理：收集施工地的相关水文数据、气象数据和地形地貌数据，然后对收集的数据进行预处理；

4、s2、构建动态图：根据预处理后的数据构建动态图，然后对动态图进行数据初始化；

5、s3、构造ag-rgcn，将初始化后的动态图输入至ag-rgcn得到图嵌入序列；

6、s4、预测水流状态：将每个时刻的图嵌入序列输入至序列模型tcn，得到未来时间嵌入图序列；

7、s5、生成未来图预测水流行为变化：通过解码器对未来时间嵌入图序列进行未来图结构的预测，进而预测未来各个时间点的水文状态。

8、s1具体如下：

9、s1.1、数据收集：

10、水文数据包括相关水体的水位、流速和流向，主要从水文监测站点获取；

11、气象数据包括降水量、风速、风向和气温，从气象部门的公开数据接口和气象站获取；

12、地形地貌数据包括施工区域及其上游和下游的地形地图、高程数据和土壤类型，通过地理信息系统数据库和微星遥感数据获得；

13、s1.2、数据预处理：包括数据清洗和数据标准化：

14、s1.2.1、通过对收集的数据进行数据清洗，去除或修正数据中的噪声、缺失值和异常值；

15、（1）缺失值处理：使用整体数据的平均值、中位数或者插值法对缺失值进行填补；

16、（2）噪声处理：通过移动平均滤波器对数据进行降噪处理；

17、（3）异常值检测与处理：通过三倍标准差法检测数据中的异常值，根据实际情况选择进行修正或删除，然后对异常值进行平滑处理，采用邻近点的平均值替代修正或删除的异常值；

18、s1.2.2、数据标准化：对完成数据清洗后的数据集再进行数据标准化操作，通过z-score标准化方法将不同量纲的数据转换到同一尺度，最终得到预处理后的数据。

19、步骤s2根据预处理后的数据创建动态图，具体如下：

20、s2.1、设置动态图更新的时间窗口：对于短期水流预测，选择时间单位为日或小时的时间窗口，对于长期水流预测，选择时间单位为月或年的时间窗口；

21、s2.2、通过实时监测数据的时间戳将连续的水文监测数据划分为一系列时间窗口，即对预处理后的数据进行时间窗口的划分，得到一个时间序列的静态图快照集合，即动态图，，表示进行时间窗口划分的时间戳的数量，表示动态图中第个静态图，是一个有向图，每个静态图包括节点集合、边集合和关系集合，表示为，表示第个静态图的节点集合，表示第个静态图的边集合，表示第个静态图的关系集合，；

22、s2.2.1、根据水文测量点确定每个节点集合包含个节点，表示为，表示第个静态图的第个节点，每个节点存储着相应水文测量点预处理后的水文数据、气象数据和地形地貌数据，表示为，其中分别表示为第个静态图的第个节点中的水位、流速、流向、降水量、风速、风向、地形地貌、高程数据和土壤类型信息，；

23、s2.2.2、根据个节点确定边集合，任意两点之间可以形成一条边，表示为，表示第个静态图的第条边，；

24、s2.2.3、根据节点组成的边确定节点之间的关系集合，每条边上对应着相应关系，关系的类型包括水位变化关系、流速变化关系和流向变化关系，表示为，表示第个静态图的第条边上的关系；

25、s2.3、按照时间顺序对动态图内的静态图进行排列，选择第一个时间窗口静态图进行初始化，为其节点集合分配初始值，并根据节点集合中节点建立边集合和关系集合，然后更新后续的时间窗口静态图的数据，依次对后续静态图中数据进行初始化，最终实现对整个动态图内部数据的初始化。

26、步骤s3具体如下：

27、s3.1、构造基于注意力机制的门控关系图卷积网络attention-based gaterelational graph convolutional network ，简称ag-rgcn，ag-rgcn包括输入层、嵌入层、卷积层、聚合层和输出层。

28、s3.2、将初始化后的动态图输入至ag-rgcn：

29、s3.2.1、首先将初始化后的动态图输入至ag-rgcn的输入层，经输入层将初始化后的动态图进一步传送至ag-rgcn的嵌入层，通过嵌入层对动态图包含的每个静态图中的每个节点进行原始特征提取，然后将提取到的原始特征转化为向量表示，节点的特征向量表示为，其中表示节点中提取出的原始特征，分别是水位原始特征、流速原始特征、流向原始特征、降水量原始特征、风速原始特征、风向原始特征、地形地貌原始特征、高程数据原始特征和土壤类型原始特征，，；

30、然后通过线性变换将节点的特征向量映射到嵌入向量的目标维度，得到特征向量，计算公式如下：

31、，

32、其中，表示偏置矩阵，表示嵌入矩阵；

33、同时对和进行初始化，设置初始化为0向量，对进行初始化，的初始化表示为：

34、，

35、其中，表示均匀分布函数，表示从区间内均匀采样，即每个值在该区间内出现的概率相同，表示输入特征向量的维度。

36、s3.2.2、卷积层通过多层门控机制和注意力机制进行特征提取和更新，设置卷积层层数为，节点的特征向量经过一层卷积层进行一次更新，除卷积层第一层的输入为外，其余层均将上一层的输出作为下一层的输入计算过程如下：

37、，

38、，，

39、，

40、，

41、，

42、其中，表示节点在第层的嵌入向量，表示节点在第层的嵌入向量，表示节点第层的嵌入向量，表示转换门，表示非线性变换操作，表示转换门的权重矩阵，表示偏置向量，表示激活函数的操作，表示激活函数的操作；表示节点在关系∈下的邻居集合，表示节点关系下的邻居节点，，表示神经网络中的层数，，；表示当前层为第层，表示上一层为层，表示在层中邻居节点的特征向量，关系的权重矩阵，表示的实数矩阵，表示嵌入向量的维度，表示用于节点自身特征的变换且不依赖于任何特定关系的全局权重矩阵，表示第层节点和邻居节点之间的可学习的归一化注意力权重，表示第层节点和邻居节点的注意力系数；

43、最后得到每个静态图中每个节点的特征向量对应的更新后的节点嵌入向量，，，表示卷积层最后一层层输出的第个静态图中更新后的第个节点的嵌入向量。

44、s3.2.3、聚合信息：对第个静态图中个节点的嵌入向量进行拼接，生成图嵌入，计算过程如下：

45、，

46、∈，

47、其中，表示拼接操作，表示图嵌入矩阵，表示节点个数，表示节点的维度；

48、将每个静态图的图嵌入进行整合得到图嵌入序列，表示图嵌入序列矩阵，t表示进行时间窗口划分的时间戳的数量。

49、将每个时刻的图嵌入序列输入至序列模型tcn，将图嵌入序列向过去时序方向移动，通过tcn模型中的卷积滤波器，将滤波器的输出与图嵌入序列一同经过激活函数，最后得到未来时间嵌入图序列，具体计算如下：

50、，

51、，

52、其中，表示滤波器的输出，表示滤波器的第个卷积核，表示滤波器的卷积核数量，表示滤波器的操作，表示扩张因子，表示过去时序方向，表示图嵌入向过去时序方向的图嵌入，表示激活函数，表示第个未来时间嵌入图，，表示根据滤波器得到的移动的时间戳的数量。

53、s5具体如下：

54、在未来时间嵌入图中选择起始节点和目标节点，两点之间的关系设为，从未来时间嵌入图序列中的中提取出起始节点和目标节点对应的起始嵌入向量和目标嵌入向量，根据起始节点和目标节点之间的关系求得对角矩阵，将起始嵌入向量、目标嵌入向量和对角矩阵输入至解码器，解码器通过distmult因子分解方法来为每个潜在的边打分，计算过程如下：

55、，

56、其中，表示转置，表示起始节点和目标节点之间通过关系连接的可能性得分，，，，表示第个未来时间嵌入图中节点结合，表示第个未来时间嵌入图中关系结合；

57、将的结果与设定阈值进行比较，当时，认为未来时间点是存在的，两节点之间的将发生的水流行为是关系。

58、另一方面，本发明提供了一种深水高桩承台施工中的水流行为预测设备，组成如下：

59、（1）数据采集单元：

60、传感器：部署在关键监测点的多种水文传感器，用于实时采集水位、流速、流向；

61、气象仪器：用于收集影响水流的气象条件数据，如风速、风向、降雨量和气温；

62、地形地貌扫描设备：采用雷达或激光扫描技术，收集施工区及其周边地区的地形地图和高程数据；

63、（2）数据处理单元：

64、中央处理器cpu：负责处理收集到的大量数据：

65、图形处理单元gpu：用于加速机器学习和深度学习算法的计算，特别是动态图卷积神经网络的训练和应用：

66、存储设备：用于存储历史和实时数据，以及模型训练和预测结果；

67、（3）数据通信单元：

68、无线传输模块：支持wi-fi和/或蜂窝网络，确保设备能够接收和发送数据，与中央监控系统实时通信；

69、接口单元：主要包括usb和以太网端口，为设备提供与其他系统或设备连接的能力；

70、（4）显示与交互单元：

71、显示屏：用于实时显示水流预测结果及警报信息：

72、操作界面：用户友好的界面，允许操作人员轻松配置设备设置，查看数据和报告。

73、
技术实现要素：
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案具有如下优点或有益效果：

74、本发明中的方法结合了最新的机器学习及深度学习算法，实现了对复杂水下环境中流速、流向、水位以及其他关键水文参数的实时与精确监测，本发明中的技术通过整合实时水文气象数据、地形地貌信息及特定施工区域的水流特性数据，不仅大幅提升了深水施工的安全性与工程效率，而且有效解决了现有预测技术在应对变化水文条件时的限制，提供了一种高度可靠的风险评估与管理方案；

75、本发明的核心优势在于其卓越的实时数据处理和分析能力、动态适应学习机制以及对复杂水文动态的高精度预测，这些特性确保了该模型在不断变化的水下施工环境中能够提供稳定和精确的水流行为预测，从而保障工程结构安全、优化施工进度；此外，本发明对数据的处理技术不限于应用于深水高桩承台施工，亦适用于水利工程、洪水管理、环境保护等多个领域，显示了其广泛的应用前景和极高的实用性；

76、本发明中一种深水高桩承台施工中的水流行为预测设备的功能是：可以实时监测数据，设备通过其传感器和扫描设备持续监测水文和气象条件，为水流行为预测提供必要的输入数据；可以进行数据处理与预测，中央处理器和图形处理单元处理收集到的数据，运行动态图模型进行水流行为分析和预测，输出包括流速、流向和水位等预测结果；可以在预测到潜在的危险水流行为时，设备将自动触发警报，通过显示屏和通信单元向相关人员发送警报信息；还可以进行用户交互与配置，操作人员可以通过交互单元调整监测参数、设置警报阈值或更新模型，以适应不同的工程需求和环境变化。