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基于深度学习的环保止水帷幕渗漏风险预本发明公开了基于深度学习的环保止水帷处理后的渗漏量数据按照时间顺序进行拼接与软土地基止水帷幕渗漏风险预警未充分考虑软土地基特性以及各类指标带来的预警精度不足2;;;2.根据权利要求1所述的基于深度学习的环保止水帷幕渗漏风险预警方法，其特征在3;3.根据权利要求2所述的基于深度学习的环保止水帷幕渗漏风险预警方法，其特征在将预处理后的渗漏量数据按照时间顺序进行拼接，得到渗漏量4.根据权利要求3所述的基于深度学习的环保止水帷幕渗漏风险预警方法，其特征在;;;4;5.根据权利要求4所述的基于深度学习的环保止水帷幕渗漏风险预警方法，其特征在;;土质参数特征提取模块：将预处理后的土质参数数据进行拼接，渗漏量时序特征提取模块：将预处理后的渗漏量数据按照时间顺以实现如权利要求1_5任意一项所述的基于深度学习的环保止水帷幕渗漏风险预警方5[0004]有鉴于此，本发明提出基于深度学习的环保止水帷幕渗旨在解决软土地基止水帷幕渗漏风险预警未充分考虑软土地基特性以及各类指标带来的;6渗漏量时序序列提取渗漏量稳定状态特征与渗漏量变化趋势特征，再构建渗漏量时序特相关函数计算预处理后的地下水位数据与预处理后的软土地基形变数据的水位形变时延，;;变数据分析方法往往将两者分开处理，忽略了它们之间的相互作用和时延关系，本发的特征提取提供了时间维度信息。;[0007]本发明提出的土质参数特征提取网络通过多个隐藏层对土质参数数据向量进行7;;;8;;到渗漏量时序序列；根据渗漏量时序序列提取渗漏量稳定状态特征与渗漏量变化趋势特9[0018]图1为本发明提供的基于深度学习的环保止水帷幕渗漏风险预警方法的流程示意;;[0022]本发明提出的土质参数特征提取网络通过多个隐藏层对土质参数数据向量进行渗漏量时序序列提取渗漏量稳定状态特征与渗漏量变化趋势特征，再构建渗漏量时序特;i;;;;相关函数计算预处理后的地下水位数据与预处理后的软土地基形变数据的水位形变时延，;;;;[0033]实施例2：本发明还公开了基于深度学习的环保止水帷幕渗漏风险预警系统，包到渗漏量时序序列；根据渗漏量时序序列提取渗漏量稳定状态特征与渗漏量变化趋势特

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