本發(fā)明涉及高陡邊坡災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)與預(yù)警，尤其涉及一種高陡邊坡危巖落石智能監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在地質(zhì)災(zāi)害防治與山區(qū)工程安全保障領(lǐng)域，高陡邊坡穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)和危巖落石風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是一項(xiàng)關(guān)鍵性任務(wù)。近年來(lái)，隨著山區(qū)交通、礦業(yè)開(kāi)采、水電工程等項(xiàng)目的大量建設(shè)，人工開(kāi)挖形成的大型邊坡數(shù)量快速增長(zhǎng)，高陡邊坡地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，受降雨、風(fēng)化、地震等誘發(fā)因素影響顯著，其潛在崩塌、滑移及落石災(zāi)害事件頻發(fā)，嚴(yán)重威脅人員生命安全和基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行穩(wěn)定。因此，構(gòu)建高效、精準(zhǔn)的高陡邊坡智能監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)成為當(dāng)前研究與工程應(yīng)用的熱點(diǎn)方向。

2、現(xiàn)有的高陡邊坡監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法大多依賴傳感器布設(shè)和人工閾值判定策略，通過(guò)布設(shè)裂縫計(jì)、位移計(jì)、加速度傳感器、雨量計(jì)、微震監(jiān)測(cè)設(shè)備等多種監(jiān)測(cè)手段，獲取邊坡表面及內(nèi)部的物理量變化數(shù)據(jù)。這些方法通常采用滑動(dòng)平均、趨勢(shì)比對(duì)、單指標(biāo)臨界值報(bào)警等方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷，部分系統(tǒng)引入模糊推理、專家知識(shí)庫(kù)或邏輯規(guī)則構(gòu)建評(píng)分模型。盡管在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)邊坡異常變化的預(yù)警功能，但由于依賴靜態(tài)規(guī)則和低維度分析，往往難以充分挖掘多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)聯(lián)與演化規(guī)律，預(yù)警精度有限，響應(yīng)滯后問(wèn)題突出。

3、近年來(lái)，隨著人工智能特別是深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在時(shí)序預(yù)測(cè)與狀態(tài)識(shí)別中的能力得到了廣泛關(guān)注。一些研究嘗試將長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)等模型引入邊坡數(shù)據(jù)分析中，用于趨勢(shì)預(yù)測(cè)或異常識(shí)別。然而，這些方法普遍面臨如下問(wèn)題：一是模型結(jié)構(gòu)缺乏針對(duì)性，無(wú)法結(jié)合地質(zhì)災(zāi)害場(chǎng)景的時(shí)序-空間耦合特性；二是模型參數(shù)配置依賴經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，難以針對(duì)具體工程場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)個(gè)性化最優(yōu)配置；三是風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別多采用獨(dú)立分類方式，未能與趨勢(shì)預(yù)測(cè)深度融合，導(dǎo)致系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)性差、風(fēng)險(xiǎn)判別能力弱。

4、在預(yù)測(cè)方法方面，目前普遍使用的模型多以固定滑窗輸入進(jìn)行單點(diǎn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，忽略了傳感器之間的空間差異性與誘發(fā)因素對(duì)狀態(tài)演化的驅(qū)動(dòng)作用，預(yù)測(cè)結(jié)果在突變階段準(zhǔn)確性不足；在模型優(yōu)化方面，傳統(tǒng)訓(xùn)練策略多依賴固定超參數(shù)設(shè)置，缺乏對(duì)模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練配置的智能調(diào)優(yōu)，難以實(shí)現(xiàn)模型在不同邊坡地質(zhì)環(huán)境下的泛化適配能力；在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分方面，現(xiàn)有方法往往采用單一指標(biāo)驅(qū)動(dòng)或線性加權(quán)組合，忽視了各狀態(tài)變量之間的動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系以及未來(lái)多時(shí)間步信息的融合，難以準(zhǔn)確反映潛在崩塌或落石事件的演化風(fēng)險(xiǎn)。

5、此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在響應(yīng)機(jī)制上普遍存在以下不足：異常識(shí)別與趨勢(shì)預(yù)測(cè)模塊分離部署，缺乏信息共享與反饋機(jī)制，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)判別結(jié)果無(wú)法輔助預(yù)測(cè)模型的自適應(yīng)修正；輸出結(jié)果常以單變量曲線或靜態(tài)預(yù)警等級(jí)呈現(xiàn)，未能構(gòu)建多變量聯(lián)合預(yù)測(cè)-識(shí)別-評(píng)分的閉環(huán)預(yù)警流程，難以實(shí)現(xiàn)高精度、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的動(dòng)態(tài)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；同時(shí)，模型訓(xùn)練過(guò)程中往往缺乏對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的特殊感知能力，無(wú)法針對(duì)敏感區(qū)域強(qiáng)化模型學(xué)習(xí)與資源分配，導(dǎo)致在局部突變環(huán)境中存在誤報(bào)與漏報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。

6、因此，如何提供一種高陡邊坡危巖落石智能監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種高陡邊坡危巖落石智能監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，本發(fā)明充分融合了深度學(xué)習(xí)時(shí)序建模技術(shù)與群體智能優(yōu)化算法，通過(guò)構(gòu)建長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型并引入禿鷹搜索算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)與訓(xùn)練參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化，詳細(xì)描述了多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、異常概率識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與預(yù)警響應(yīng)的全過(guò)程，具備預(yù)測(cè)精度高、響應(yīng)及時(shí)、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力強(qiáng)和適應(yīng)性好等優(yōu)點(diǎn)，適用于復(fù)雜地質(zhì)條件下的邊坡災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警應(yīng)用。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種高陡邊坡危巖落石智能監(jiān)測(cè)預(yù)警方法，包括如下步驟：

3、s1、采集設(shè)置于高陡邊坡區(qū)域的多類型傳感器的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)按時(shí)間戳進(jìn)行同步，構(gòu)建多源時(shí)序數(shù)據(jù)集，對(duì)多源時(shí)序數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化輸入樣本集；

4、s2、構(gòu)建長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，接收標(biāo)準(zhǔn)化輸入樣本集并輸出各監(jiān)測(cè)點(diǎn)未來(lái)多時(shí)間步的預(yù)測(cè)結(jié)果序列；

5、s3、基于禿鷹搜索算法對(duì)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)與訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，獲得最優(yōu)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)；

6、s4、獲取優(yōu)化后的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，并應(yīng)用于對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多步狀態(tài)預(yù)測(cè)，輸出未來(lái)各時(shí)間步對(duì)應(yīng)的裂縫發(fā)展趨勢(shì)、位移變化趨勢(shì)及異常響應(yīng)概率值；

7、s5、基于多步狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果構(gòu)建預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分函數(shù)，將預(yù)測(cè)的裂縫值、位移值、加速度值、雨量指標(biāo)及微震幅值輸入評(píng)分函數(shù)，生成每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分值；

8、s6、設(shè)置多級(jí)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)閾值，對(duì)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行閾值比對(duì)，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，輸出對(duì)應(yīng)的預(yù)警等級(jí)信號(hào)，并通過(guò)語(yǔ)音廣播、移動(dòng)終端及控制平臺(tái)進(jìn)行信息聯(lián)動(dòng)發(fā)布。

9、可選的，所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具體包括裂縫寬度、巖體位移、傾斜角度、加速度、雨量數(shù)據(jù)和微震信號(hào)的多源地質(zhì)與環(huán)境時(shí)序數(shù)據(jù)。

10、可選的，所述對(duì)多源時(shí)序數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理具體包括缺失值填補(bǔ)、異常值剔除、歸一化處理和滑動(dòng)窗口樣本構(gòu)建。

11、可選的，所述s2具體包括：

12、s21、將標(biāo)準(zhǔn)化輸入樣本集表示為三維張量其中，t表示時(shí)間步長(zhǎng)數(shù)量，n表示監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量，d表示每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的特征維度，為實(shí)數(shù)集；

13、s22、對(duì)三維張量x引入空間位置嵌入向量將每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的經(jīng)緯度和海拔高度嵌入為向量表示，并通過(guò)位置嵌入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性變換，其中，dp表示空間位置嵌入向量的維度大?。?/p>

14、s23、對(duì)每個(gè)時(shí)間步引入誘因上下文向量所述誘因上下文向量包括降雨速率、地表溫差、風(fēng)速和濕度環(huán)境的影響因子，并通過(guò)上下文嵌入網(wǎng)絡(luò)生成誘因上下文嵌入矩陣；

15、s24、將空間位置嵌入向量、誘因上下文向量與三維張量輸入至增強(qiáng)輸入層，所述增強(qiáng)輸入層包括特征拼接單元與線性投影網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)增強(qiáng)輸入層對(duì)空間位置嵌入向量、誘因上下文向量與三維張量進(jìn)行融合，構(gòu)成增強(qiáng)型多通道輸入序列z；

16、s25、將增強(qiáng)型多通道輸入序列z輸入至多模態(tài)分解模塊，所述多模態(tài)分解模塊包括趨勢(shì)提取子模塊、周期提取子模塊與擾動(dòng)響應(yīng)子模塊，所述趨勢(shì)提取子模塊采用滑動(dòng)均值濾波與門控卷積提取長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，所述周期提取子模塊基于稀疏自注意力機(jī)制提取重復(fù)性變化結(jié)構(gòu)，所述擾動(dòng)響應(yīng)子模塊以誘因上下文特征為輸入，構(gòu)建動(dòng)態(tài)權(quán)重控制機(jī)制，利用可訓(xùn)練的擾動(dòng)感知函數(shù)fθ(ct)引導(dǎo)殘差提取過(guò)程，將增強(qiáng)型多通道輸入序列z分解為趨勢(shì)分量z(tr)、周期分量z(se)和擾動(dòng)分量z(no)，所述擾動(dòng)感知函數(shù)包括兩層全連接網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)歸一化激活模塊，動(dòng)態(tài)歸一化激活模塊通過(guò)輸入誘因上下文特征計(jì)算當(dāng)前擾動(dòng)權(quán)重的歸一化調(diào)整值，并引入可訓(xùn)練的縮放與偏移參數(shù)，生成擾動(dòng)調(diào)節(jié)系數(shù)，動(dòng)態(tài)控制擾動(dòng)分量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度；

17、s26、構(gòu)建長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，所述長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型包括增強(qiáng)輸入層、多模態(tài)分解模塊、周期建模編碼器、擾動(dòng)建模模塊、趨勢(shì)建模狀態(tài)空間模塊、多步預(yù)測(cè)解碼器模塊與異常風(fēng)險(xiǎn)輸出模塊；

18、s27、將周期分量z(se)輸入至周期建模編碼器，周期建模編碼器基于多頭稀疏注意力機(jī)制構(gòu)建，提取周期性內(nèi)部特征并輸出周期特征向量序列he；

19、s28、將擾動(dòng)分量z(no)輸入至擾動(dòng)建模模塊，利用門控殘差塊提取外部誘因主導(dǎo)下的非平穩(wěn)變化特征，輸出擾動(dòng)特征向量序列hn；

20、s29、將趨勢(shì)分量z(tr)輸入至趨勢(shì)建模狀態(tài)空間模塊，使用一維卷積與門控結(jié)構(gòu)建模其長(zhǎng)期趨勢(shì)特征，輸出趨勢(shì)特征向量序列ht；

21、s210、將周期特征向量序列he、擾動(dòng)特征向量序列hn、趨勢(shì)特征向量序列ht三類特征向量在時(shí)間維度上進(jìn)行級(jí)聯(lián)并融合，生成統(tǒng)一的解碼輸入表示hd；

22、s211、將統(tǒng)一的解碼輸入表示hd輸入至多步預(yù)測(cè)解碼器模塊，采用自回歸結(jié)構(gòu)同時(shí)預(yù)測(cè)未來(lái)多個(gè)時(shí)間步的狀態(tài)變化趨勢(shì)，生成預(yù)測(cè)序列

23、s212、將統(tǒng)一的解碼輸入表示輸入至異常風(fēng)險(xiǎn)輸出模塊，所述異常風(fēng)險(xiǎn)輸出模塊包括與趨勢(shì)預(yù)測(cè)解碼器并行設(shè)置的異常概率分類輸出頭，構(gòu)建異常檢測(cè)子結(jié)構(gòu)，使用異常概率分類輸出頭基于統(tǒng)一的解碼輸入表示hd輸出未來(lái)預(yù)測(cè)序列對(duì)應(yīng)的異常概率向量形成預(yù)測(cè)異常概率序列。

24、可選的，所述s3具體包括：

25、s31、初始化禿鷹搜索算法種群，將長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)與訓(xùn)練參數(shù)聯(lián)合構(gòu)建為優(yōu)化向量：

26、θ＝[l,w,ha,de,η,b]；

27、其中，l表示編碼層數(shù)，w表示滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度，ha表示注意力頭數(shù)量，de表示嵌入維度，η表示學(xué)習(xí)率，b表示訓(xùn)練批量大小；為每個(gè)禿鷹個(gè)體生成一組初始參數(shù)向量θi，構(gòu)建種群集合p＝{θ1,θ2,…,θn}，i∈{1,2,…,n}，其中n表示種群規(guī)模；

28、s32、根據(jù)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)未來(lái)多時(shí)間步的狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果及對(duì)應(yīng)異常概率輸出情況，對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)聚類劃分，構(gòu)建多個(gè)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)子種群，每個(gè)子種群獨(dú)立維護(hù)區(qū)域內(nèi)的參數(shù)個(gè)體并并行運(yùn)行優(yōu)化過(guò)程；

29、s33、為每個(gè)禿鷹個(gè)體建立協(xié)同演化記憶向量記錄若干輪歷史參數(shù)更新軌跡，并基于滑動(dòng)窗口方式生成協(xié)同偏好向量m(t)，引導(dǎo)當(dāng)前代個(gè)體演化方向；

30、s34、從長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出中提取預(yù)測(cè)殘差序列，所述預(yù)測(cè)殘差序列是指長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)未來(lái)多時(shí)間步預(yù)測(cè)值與對(duì)應(yīng)實(shí)際觀測(cè)值之間的逐時(shí)間步差值序列，并計(jì)算殘差信息熵ht與一階導(dǎo)數(shù)δht，構(gòu)建熵驅(qū)動(dòng)階段門控函數(shù)g(ht,δht)，輸出三個(gè)行為階段的權(quán)重比例[λ1,λ2，λ3]，分別對(duì)應(yīng)盤旋搜索、試探下降與俯沖攻擊三個(gè)行為階段；

31、s35、根據(jù)行為權(quán)重與協(xié)同偏好向量，執(zhí)行禿鷹個(gè)體參數(shù)更新操作：

32、

33、其中，λs∈{λ1,λ2，λ3}，λs表示當(dāng)前行為階段對(duì)應(yīng)的控制權(quán)重，β1與β2分別為協(xié)同方向引導(dǎo)系數(shù)與全局最優(yōu)聚合系數(shù)，表示當(dāng)前全局最優(yōu)參數(shù)組合，為第t+1輪迭代中第i個(gè)禿鷹個(gè)體當(dāng)前的參數(shù)向量組合，為第t輪迭代中第i個(gè)禿鷹個(gè)體當(dāng)前的參數(shù)向量組合；

34、s36、將預(yù)測(cè)異常概率序列中大于設(shè)定閾值δ的監(jiān)測(cè)點(diǎn)標(biāo)記為高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)在空間區(qū)域內(nèi)的分布密度并構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)向量st；

35、s37、構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理模塊，以風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)向量st作為狀態(tài)輸入，以禿鷹個(gè)體適應(yīng)度提升量作為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，輸出行為建議動(dòng)作at，作為行為階段權(quán)重比例的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)信號(hào)；

36、s38、構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)f(θ)，衡量每組參數(shù)組合的預(yù)測(cè)精度、風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)一致性與結(jié)構(gòu)復(fù)雜度：

37、

38、其中，為預(yù)測(cè)結(jié)果，y為真實(shí)值，為異常概率高于閾值的監(jiān)測(cè)點(diǎn)子集，‖θ‖2為參數(shù)向量的l2范數(shù)，dim(θ)表示參數(shù)維度數(shù)量，表示預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的均方誤差，表示異常概率高于閾值的監(jiān)測(cè)點(diǎn)子集的方差；

39、s39、每隔設(shè)定輪次ts執(zhí)行一次子種群間的個(gè)體遷移操作，基于各區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與適應(yīng)度評(píng)分，將適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體從高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域遷移至低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，優(yōu)化種群搜索多樣性與全局收斂能力；

40、s310、當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)或連續(xù)多輪適應(yīng)度變化低于設(shè)定收斂閾值時(shí)，輸出適應(yīng)度函數(shù)值最小的參數(shù)組合θg，作為長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型的最終優(yōu)化參數(shù)配置。

41、可選的，所述s4具體包括：

42、s41、獲取優(yōu)化后的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)與訓(xùn)練參數(shù)，構(gòu)建最終優(yōu)化后的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型作為狀態(tài)預(yù)測(cè)模塊接收實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并執(zhí)行多步預(yù)測(cè)任務(wù)；

43、s42、將標(biāo)準(zhǔn)化輸入樣本集作為主輸入，將當(dāng)前時(shí)間步的傳感器活躍度、測(cè)點(diǎn)狀態(tài)與前一周期風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分作為輔助動(dòng)態(tài)引導(dǎo)信息一并輸入至優(yōu)化后的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型輸入接口，構(gòu)建融合動(dòng)態(tài)調(diào)控因子的多源增強(qiáng)型輸入結(jié)構(gòu)；

44、s43、在狀態(tài)預(yù)測(cè)模塊內(nèi)部，執(zhí)行基于時(shí)序結(jié)構(gòu)解耦的雙通道狀態(tài)預(yù)測(cè)機(jī)制，其中趨勢(shì)預(yù)測(cè)通道輸出裂縫發(fā)展趨勢(shì)，位移預(yù)測(cè)通道輸出位移變化趨勢(shì)，兩通道共享編碼器特征并通過(guò)交叉趨勢(shì)注意機(jī)制進(jìn)行互相關(guān)聯(lián)特征增強(qiáng)；

45、s44、基于優(yōu)化后的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的異常風(fēng)險(xiǎn)并行分類分支，聯(lián)合各時(shí)間步對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)變化幅度、傳感器特征分布與動(dòng)態(tài)反饋信息，生成各監(jiān)測(cè)點(diǎn)未來(lái)各時(shí)間步的異常響應(yīng)概率值；

46、s45、將裂縫發(fā)展趨勢(shì)、位移變化趨勢(shì)及異常響應(yīng)概率值進(jìn)行結(jié)構(gòu)化輸出，并基于監(jiān)測(cè)點(diǎn)類型與預(yù)測(cè)維度進(jìn)行自動(dòng)索引整理；

47、s46、構(gòu)建預(yù)測(cè)結(jié)果一致性評(píng)估機(jī)制，對(duì)裂縫發(fā)展趨勢(shì)序列與位移變化趨勢(shì)序列在預(yù)測(cè)時(shí)間窗口內(nèi)的聯(lián)合變化模式進(jìn)行動(dòng)態(tài)一致性判斷，并將一致性評(píng)估結(jié)果調(diào)整長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型的更新策略。

48、可選的，所述s5具體包括：

49、s51、接收由長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的多步狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果，包括裂縫發(fā)展趨勢(shì)、位移變化趨勢(shì)及異常響應(yīng)概率值；

50、s52、將多步狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果按監(jiān)測(cè)點(diǎn)編號(hào)進(jìn)行分類匯總，構(gòu)建以監(jiān)測(cè)點(diǎn)為單位的多維預(yù)測(cè)信息集合，并對(duì)不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全和標(biāo)記；

51、s53、根據(jù)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分輸入結(jié)構(gòu)，所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分輸入結(jié)構(gòu)包括裂縫值、位移值、加速度值、雨量指標(biāo)及微震幅值在未來(lái)各時(shí)間步內(nèi)的預(yù)測(cè)序列；

52、s54、構(gòu)建用于綜合評(píng)估各監(jiān)測(cè)點(diǎn)潛在風(fēng)險(xiǎn)程度的預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分函數(shù)，所述預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分函數(shù)依據(jù)裂縫發(fā)展趨勢(shì)、位移變化趨勢(shì)及異常響應(yīng)概率值的權(quán)重關(guān)系及時(shí)間步特征進(jìn)行組合計(jì)算；

53、s55、將各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的裂縫發(fā)展趨勢(shì)、位移變化趨勢(shì)及異常響應(yīng)概率值輸入預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分函數(shù)，分別計(jì)算每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在整個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)間窗口內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分值；

54、s56、將每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分值作為后續(xù)預(yù)警等級(jí)判定與信息聯(lián)動(dòng)發(fā)布機(jī)制的輸入依據(jù)，實(shí)現(xiàn)高陡邊坡危巖落石的智能預(yù)警過(guò)程。

55、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種高陡邊坡危巖落石智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，包括如下模塊：

56、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，用于采集實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化輸入樣本集；

57、模型構(gòu)建與優(yōu)化模塊，用于構(gòu)建長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，并采用禿鷹搜索算法對(duì)結(jié)構(gòu)參數(shù)與訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化；

58、狀態(tài)預(yù)測(cè)模塊，用于將優(yōu)化后的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)化輸入樣本集，進(jìn)行多步狀態(tài)預(yù)測(cè)；

59、異常識(shí)別模塊，用于基于優(yōu)化后的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型并行分類分支，輸出各監(jiān)測(cè)點(diǎn)未來(lái)時(shí)間步的異常響應(yīng)概率值序列；

60、結(jié)果輸出模塊，用于對(duì)多步狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行整理與結(jié)構(gòu)化輸出；

61、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模塊，用于將多類預(yù)測(cè)指標(biāo)輸入評(píng)分函數(shù)，生成各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分值；

62、預(yù)警響應(yīng)模塊，用于依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分值劃分預(yù)警等級(jí)，并在超閾時(shí)通過(guò)語(yǔ)音廣播、移動(dòng)終端和控制平臺(tái)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)發(fā)布。

63、本發(fā)明的有益效果是：

64、本發(fā)明提供的高陡邊坡危巖落石智能監(jiān)測(cè)預(yù)警方法，基于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型與禿鷹搜索算法的深度融合，突破了現(xiàn)有技術(shù)中多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)建模能力弱、模型泛化適應(yīng)性差、預(yù)警結(jié)果滯后等關(guān)鍵瓶頸，顯著提升了邊坡災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)感知與智能響應(yīng)能力。通過(guò)對(duì)傳感器實(shí)時(shí)采集的裂縫、位移、加速度、雨量與微震等關(guān)鍵物理量進(jìn)行時(shí)間同步與標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化輸入樣本集，并由長(zhǎng)期預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)未來(lái)多時(shí)間步的狀態(tài)演化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)裂縫發(fā)展、位移變化的提前預(yù)判。進(jìn)一步引入禿鷹搜索算法對(duì)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)與訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，使模型具備更優(yōu)的適應(yīng)性與預(yù)測(cè)精度，滿足復(fù)雜地質(zhì)場(chǎng)景下多樣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)特征提取需求。

65、本發(fā)明通過(guò)設(shè)置并行分類分支，在趨勢(shì)預(yù)測(cè)的同時(shí)輸出各監(jiān)測(cè)點(diǎn)未來(lái)各時(shí)間步的異常響應(yīng)概率值，實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)的協(xié)同建模，解決了現(xiàn)有技術(shù)中異常響應(yīng)與狀態(tài)預(yù)測(cè)分離、難以聯(lián)動(dòng)的問(wèn)題。構(gòu)建的預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分函數(shù)綜合考慮裂縫值、位移值、加速度值、雨量指標(biāo)與微震幅值等多維預(yù)測(cè)信息，能夠準(zhǔn)確評(píng)估監(jiān)測(cè)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度，并據(jù)此設(shè)定多級(jí)預(yù)警閾值輸出預(yù)警等級(jí)信號(hào)，形成完整的預(yù)測(cè)—評(píng)分—預(yù)警閉環(huán)機(jī)制。此外，系統(tǒng)還引入?yún)f(xié)同演化記憶、熵驅(qū)動(dòng)行為控制、強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略引導(dǎo)等機(jī)制，強(qiáng)化了模型對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的關(guān)注能力，有效提升了局部突變風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別率與系統(tǒng)整體穩(wěn)定性。

66、與現(xiàn)有方法相比，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高精度狀態(tài)預(yù)測(cè)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化下的模型自適應(yīng)調(diào)節(jié)、預(yù)測(cè)結(jié)果與風(fēng)險(xiǎn)判斷的深度融合及預(yù)警結(jié)果的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)輸出，具有預(yù)測(cè)精度高、預(yù)警響應(yīng)快、適應(yīng)能力強(qiáng)、部署效率高的有益效果，適用于交通、水利、礦山等各類復(fù)雜工程場(chǎng)景中的高陡邊坡災(zāi)害監(jiān)測(cè)與智能預(yù)警任務(wù)。