[发明专利]基于物联网的地铁施工监控系统

权利要求书

1.基于物联网的地铁施工监控系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据分析模块、云存储模块、实时分析模块、预警模块，数据分析模块包括施工分析模块、运营分析模块和综合分析模块，施工分析模块包括数据预处理模块、施工数据分析模块，运营分析模块包括动态项监控模块、运营数据分析模块，动态项监控模块监控数据分析过程中的数据波动，预警模块根据数据分析模块分析出的预测结果进行预警；

系统管理过程具体如下：

⑴、数据采集模块采集地铁在施工和运营过程中的安全数据信息，安全数据信息中包括施工数据信息和运营数据信息，数据采集模块将采集到的安全数据信息存储于云存储模块，云存储模块将安全数据信息进行分类存储；

⑵、数据分析模块对安全数据信息进行分析，实时分析模块对施工和运营过程中的实时数据信息进行分析得到地铁施工和运营的当前状态结果，施工分析模块根据施工数据信息进行分析预测得到施工预测结果，并将施工预测结果存储至云存储模块，运营分析模块根据当前状态结果、施工预测结果和运营数据信息进行分析得到运营预测结果，综合分析模块利用当前状态结果、施工预测结果和运营预测结果进行综合分析得到综合分析结果并发送至预警模块；运营分析模块的具体分析过程如下：

1)、施工分析模块的施工数据分析模块利用灰色预测分析模型和BP神经网络的融合算法根据数据预处理模块的预处理数据进行预测分析得到施工预测结果，并将施工预测结果存储至云存储模块，实时分析模块分析得到当前状态结果，并将运营过程对应的当前状态结果发送至运营分析模块；

2)、运营分析模块接收实时分析模块的当前状态结果，并调取施工预测结果，运营分析模块利用施工预测结果和当前状态结果进行进一步分析，并得到运营阶段的运营预测结果发送至综合分析模块，具体分析过程如下：

步骤1、所述动态项监控模块利用运营数据信息中的动态变化量进行分析得到动态分析结果，安全数据信息中包括数值会发生变化的动态变化量，将每一个动态变化量的分析过程记为一个分析链，在一个动态变化量的变化过程中，用M来表示动态变化量变化的时刻个数，将对动态变化参量的产生影响的影响参量排列为一个集合，再通过对集合的分析得到α，利用P表示动态变化参量的波动值，具体分析方程如下：

其中，Δt_i(i＝1，2，3，...M-1)表示的是M个时刻中相邻时刻的变化间隔时长，α为动态变化量的影响系数；

以施工分析模块中的预测目标的值为目标参量，动态项监控模块将施工预测结果与数据采集模块采集的地铁施工阶段的实际数据进行对比得到目标变化参量，利用F表示目标变化参量的波动值，计算公式如下：

其中，N表示的是目标变化参量波动的次数，Δλ_i表示的是目标变化参量的变化时长，β是根据目标变化参量对应的目标参量得到的；

步骤2、动态项监控模块再利用数据分析方法对动态变化量和目标变化参量的波动值进行分析得到运营评估系数分析方程如下：

将动态变化量的初始波动记为IB，剩余波动记为PB，p为综合影响因子个数，β_p为p个综合影响因子中的关键影响因子，RP_p为综合影响因子系数；

其中，CB为目标变化参量的初始波动记，FB为目标变化参量的剩余波动，q为施工阶段的目标变化参量的综合影响因子个数，β_q为q个综合影响因子中的关键影响因子，RP_q为综合影响因子系数；

步骤3、运营数据分析模块利用动态变化量和目标变化参量的剩余波动和实时分析模块的当前状态结果进行分析，得到在数据预测时的运营评估系数，根据剩余波动确定波动误差B′：

B′＝max(FB，PB)-min(FB，PB)+ε，

其中，ε为当前状态结果计算过程中的误差，再利用数据预测模型进行运营阶段的安全预测得到运营阶段的运营预测结果，数据预测模型中包括对误差的分析，运营分析模块将运营预测结果发送至综合分析模块；

3)、实时分析模块是对当前状态下，地铁所处的施工和运营阶段的外界环境信息和地铁自身状态进行分析，并得到当前状态结果，实时分析模块将当前状态结果发送至数据分析模块；

(3)、数据分析模块的综合分析模块根据施工预测结果、运营预测结果、当前状态结果和安全数据信息进行综合分析得到综合分析结果，预警模块再根据综合分析模块的综合分析结果进行预警。