摘要
本发明涉及水利工程检测技术领域，公开了一种基于人工智能的水利工程安全检测预警方法。该方法通过分布式传感器网络采集关键部位多模态监测数据，经时空对齐和噪声过滤，提取预设时间段的动态特征序列；将其输入融合注意力机制的深度神经网络，经层级特征学习构建多尺度时空关联图谱，生成工程结构状态的高维表征；以历史事故案例数据为监督信号，用混合专家模型对高维表征多任务训练，获取各监测指标对安全风险的贡献权重；结合实时环境参数和结构响应特征构建动态阈值调整模型，依风险概率自适应更新预警阈值，筛选出贡献权重大于更新后阈值的关键风险因子；基于其时空分布特性，通过图神经网络节点关联推理，融合多源预警信息生成分级预警结果。
