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文档简介

本发明涉及基于GNSS的水利设施变形监测变形趋势预测结果对标准变形特征信息进行综2获取水利设施目标部位的GNSS监测网络数据，进行实时动态差分获取环境因素数据，与所述三维坐标数据进行多源特征融合，得依据预设的鲸鱼优化算法对所述变形特征向量进行预测分依据所述变形特征向量设置多级预警阈值，并对所述变形趋势预测结果进行预警分获取所述水利设施的变形速率和加速度的标准变形特征信息，基对所述水利设施进行气象数据采集，得到包括温度、湿度、气压对所述环境参数和所述坐标变化趋势进行相关系数矩阵计算，得到依据所述结构特征信息结合所述目标变形方向幅度数据进行据预设的鲸鱼优化算法对所述变形特征向量进行预测分析，得到对应的变形趋势预测结3对所述包围位置更新值、所述气泡位置更新值和所述搜索位置更新值进行综合处理，依据所述个体新位置对所述初始鲸鱼种群进行边界迭代优化处获取历史变形数据，并对所述初步预测结果进行上下限范围校依据所述时间等级系数和所述环境因素影响指数对所述初步等级进行预依据所述瞬时频率和所述幅值信息对所述标准变形特征信息的进行非线性和非平稳依据预设的分段激活函数对所述综合预警指数进行激活计算，得到对应的预警激活4对所述预警触发条件和所述预警决策规则进行整合处理，得到所述预警信息推送策采集模块，所述采集模块用于获取水利设施目标部位的GNSS监测网分析模块，所述分析模块用于获取环境因素数据，与关联模块，所述关联模块用于依据预设的鲸鱼优化算法对所述变形特处理模块，所述处理模块用于依据所述变形特征向量设置多级预警控制模块，所述控制模块用于获取所述水利设施的变形速率5形监测方法主要依赖于人工定期巡查和单一传感器数据采集，这种方法存在监测频率低、6对所述第一坐标数据和第二坐标数据进行精度融合处理，得到所述三维坐标数基于所述变形特征向量的空间分布特征，计算气泡网捕食阶段的气泡位置更新依据预设的预警条件对所述初始预警阈值区间进行阈值优化，得到四级预警阈7依据所述时间等级系数和所述环境因素影响指数对所述初步等级进行预警分析，于所述变形趋势预测结果对所述标准变形特征信息进行综合评估，得到对应的预警指标，依据所述瞬时频率和所述幅值信息对所述标准变形特征信息的进行非线性和非依据所述预警指标对所述初始预警等级进行预警评分，得到对应的综合预警得8通过实时动态差分处理GNSS监测网络数据，并与环境因素数据进行多源特征融9[0037]对变形趋势预测结果进行分析，判断未来一段时间内变形特征向量的变化趋和钟差数据。精密星历数据的使用显著提高了后续定位计算的精度，尤其是在长基线观测中。[0062]依据个体新位置对初始鲸鱼种群进行边界迭代优化处理，得到优化变形特征向[0083]本实施例通过引入预警评分机制，将定性的预警等级转化为定量的综合预警得关联模块，关联模块用于依据预设的鲸鱼优化算法对变形特征向量进行预测分控制模块，控制模块用于获取水利设施的变形速率和加速度的标准变形特征信

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