[发明专利]基于BP神经网络的综合管廊运维风险评价模型及方法

权利要求书

1.一种基于BP神经网络的综合管廊运维风险评价模型，其特征在于：所述基于BP神经网络的综合管廊运维风险评价模型包括风险评估服务器平台、操控终端、数据通讯网关、数据接收终端、电子沙盘及虚拟现实终端，所述风险评估服务器平台通过数据通讯网关分别与操控终端、数据接收终端、电子沙盘及虚拟现实终端连接，其中所述操控终端为1-4各，各操控终端间相互并联，所述电子沙盘和虚拟现实终端均若干，各电子沙盘间均相互并联，且每个电子沙盘均与至少2个虚拟现实终端连接并构成一个数据输出工作组，所述数据输出工作组不少于2个，各数据输出工作组问通过数据通讯网关相互混联，所述数据接收终端若干，各数据接收终端间通过数据通讯网关混联并构成至少一个数据接收局域网。

2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的综合管廊运维风险评价模型，其特征在于：所述的风险评估服务器平台为基于云计算平台、大数据平台及AI人工智能计算平台中任意一种或几种共用为基础的服务器系统，所述风险评估服务器另设至少一个数据备份服务器，且所述风险评估服务器采用分布式服务器结构及集群式服务器结构中的任意一种。

3.根据权利要求1或2所述的基于BP神经网络的综合管廊运维风险评价模型，其特征在于：所述的风险评估服务器平台内构建采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，及与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统为基础的和深度学习神经网络系统，同时所述基于AI基础的人工智能服务器平台内另设基于SOA体系为基础的主程序系统，及基于BIM和GIS为基础的三维信息展示子系统、图像识别处理系统平台子系统、基于AR/VR基础的虚拟现实展示平台子系统及高清视频信号传输子系统，且所述基于BIM和GIS为基础的三维信息展示子系统、图像识别处理系统平台子系统、基于AR/VR基础的虚拟现实展示平台子系统及高清视频信号传输子系统均与基于SOA体系为基础的主程序系统建立数据链接，所述基于AI基础的人工智能服务器平台另通过通讯网络与外部第三方服务平台建立数据连接。

4.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的综合管廊运维风险评价模型，其特征在于：所述的深度学习神经网络系统为基于卷积运算的神经网络系统、基于多层神经元的自编码神经网络及以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络中的任意一种或几种共用。

5.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的综合管廊运维风险评价模型，其特征在于：所述的数据接收终端包括承载底座、承载龙骨、托盘、基于晶闸管的电子开关电路、网络交换机、散热风机、主布线槽、辅助布线槽，所述承载底座为横断面呈矩形的腔体结构，其上端面与承载龙骨连接并同轴分布，所述承载龙骨为轴向截面呈矩形的框架结构，所述托盘若干，沿承载龙骨轴线自上向下均布并与承载龙骨轴线相互垂直，所述托盘为横断面呈“凵”字形槽状结构，其底部设若干透孔，侧表面与承载龙骨侧表面通过转台机构铰接，并环绕交接轴进行0°-360°范围旋转，且每个托盘上端面均与一个网络交换机连接，下端面设一个散热风机，所述基于晶闸管的电子开关电路嵌于承载底座内，并通过导线分别与各网络交换机、散热风机电气连接，同时另与操控终端电气连接，其中所述导线分别通过主布线槽、辅助布线槽与承载龙骨及托盘下端面连接，所述主布线槽与承载龙骨内侧面连接，辅助布线槽与托盘下端面连接。

6.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的综合管廊运维风险评价模型，其特征在于：所述的操控终端为工业计算机、PC计算机及移动智能终端中的任意一种；所述虚拟现实终端为VR眼镜、VR头盔及VR座椅中的任意一种。