[发明专利]一种航道预警方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种航道预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取历史疏浚数据；

获取所述历史疏浚数据对应的历史疏浚工程的评估成果；

根据所述评估成果为所述历史疏浚数据建立对应的预警标签；

基于所述历史疏浚数据和所述预警标签训练初始双向LSTM网络模型，得到训练后的目标双向LSTM网络模型；

获取待行驶航道当前的疏浚数据；

将所述当前的疏浚数据输入所述目标双向LSTM网络模型，输出预测的所述待行驶航道对应的现场通航预警等级信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始双向LSTM网络模型由用于提取时序特征的双向长短期记忆神经网络Bi-LSTM层、防止网络过拟合的dropout层、用于分类的全连接层dense层以及用于进行激活函数运算的activation层依次构成。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史疏浚数据包括时间、航道冲淤范围、泥沙冲淤量、冲淤航道水深、流速和流态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述评估成果为所述历史疏浚数据建立对应的预警标签，包括：

获取所述评估成果中的航道历史预警等级；

建立与所述航道历史预警等级一一对应的预警标签。

5.一种航道预警装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取历史疏浚数据；

第二获取单元，用于获取所述历史疏浚数据对应的历史疏浚工程的评估成果；

处理单元，用于根据所述评估成果为所述历史疏浚数据建立对应的预警标签；

模型建立单元，用于基于所述历史疏浚数据和所述预警标签训练初始双向LSTM网络模型，得到训练后的目标双向LSTM网络模型；

第三获取单元，用于获取待行驶航道当前的疏浚数据；

预测单元，用于将所述当前的疏浚数据输入所述目标双向LSTM网络模型，输出预测的所述待行驶航道对应的现场通航预警等级信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述初始双向LSTM网络模型由用于提取时序特征的双向长短期记忆神经网络Bi-LSTM层、防止网络过拟合的dropout层、用于分类的全连接层dense层以及用于进行激活函数运算的activation层依次构成。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述历史疏浚数据包括时间、航道冲淤范围、泥沙冲淤量、冲淤航道水深、流速和流态。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于：

获取所述评估成果中的航道历史预警等级；

建立与所述航道历史预警等级一一对应的预警标签。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储可执行指令；

处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现如权利要求1至4任一项所述的航道预警方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理设备运行时执行如权利要求1-4的任一项所述的航道预警方法的步骤。