关键科学问题
- 在复杂地下空间环境下，如何协同利用多源异构传感器数据,通过多视角、多维度、多尺度感知地下空间结构运行状态,进而实现全时、全域空间性态推演
- 如何完成时空监测数据自修复与特征提取,保证高维特征空间下数据关联与一致性表达,达到分布式多模式异构时空数据融合重构的目的,实现分布式多模式跨域时空监测数据特征聚合与融合重构
- 如何挖掘基础设施异常性态险兆特征,实现城市地下空间结构早期微损伤与隐性缺陷智能识别；
- 如何建立领域知识约束的评估模型与智能诊断方法,实现数据与知识双驱动的病害诱因溯源与智能诊断
- 如何基于深度学习的结构病害演化模式解析与大数据的灾变风险评估与预测预警,实现多智能体信息协同的关键参数联合优化与预测预警
研究思路与对策
- 多维度多层次泛在感知装备与方法研究
- 基于隐因子分析的灾变特征挖掘方法研究
- 关系图谱
- 微损伤及隐性缺陷识别方法研究
- 数据驱动的方法>>有限元的分析方法
- 基于时空关系的结构性态劣化趋势预测方法研究
- 最小二乘法
- 循环神经网络
- 图卷积神经网络
可求解出劣化性态与各自变量的关系， 不能对不同传感器之间相关性的进行深入挖掘与分析
- 多源监测数据的时空关系推演方法研究
- 研究数据知识双驱动智能诊断与预警方法
数据传输
数据管理