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龙图腾网恭喜中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于数据缺失多重填补的大坝安全监测预警系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119202542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411680280.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于数据缺失多重填补的大坝安全监测预警系统及方法是由徐军杨;罗远林;刘月馨;张奇伟;寿玮玮;蔡培培;赵嵘凯设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据缺失多重填补的大坝安全监测预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数据缺失多重填补的大坝安全监测预警系统及方法，同时结合欧式空间数据缺失值的ATTGAN填补法和成分数据缺失值ATTGAN填补法，对不同缺失量异常量的数据集进行缺失值填补，既弥补了缺失值过多对大坝预警系统带来的影响，又避免了因为缺失值填补方法选择不当，导致缺失值填补误差率过大；再通过数据处理后的数据集利用指数分布优化器优化后的记忆减退型在线序列极限学习机对未来时刻的数据进行预测，提高了监测预警系统的精准度和完整度；将数据发送至监控平台，判断大坝的安全状态，并及时发出警报，既能很好的满足对大坝安全实时监测的要求，又能提高大坝安全管理的精准度。

本发明授权一种基于数据缺失多重填补的大坝安全监测预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据缺失多重填补的大坝安全监测预警系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块、EDO-MDOS-ELM预测模块以及监控预警模块；所述数据采集模块用于采集坝体位移、坝体沉降、水位和降水量的数据；所述数据处理模块用于获得数据采集模块所采集的数据，并根据欧氏空间数据缺失值的属性转换生成对抗网络填补法和成分数据缺失值的属性转换生成对抗网络填补法这两种方法，通过判定缺失值是否大于整个数据集的5％来选择合适的填补方法，来实现数据缺失多重填补的目的；所述EDO-MDOS-ELM预测模块包括指数分布优化器和记忆减退型在线序列极限学习机，通过指数分布优化器来优化记忆减退型在线序列极限学习机的输出权重，使得预测模型能有更快更精准的预测结果，然后输入数据处理模块所输出的数据，输出坝体位移、坝体沉降、水位和降水量的预测结果；所述监控预警模块包括视频监控点和报警模块，所述报警模块根据EDO-MDOS-ELM预测模块所输出的坝体位移和坝体沉降预测结果，并判定是否发出警报；所述数据处理模块实现过程如下：步骤S1：输入数据采集模块所采集到的数据，并对数据进行缺失值统计，计算出缺失值占比；步骤S2：建立数据矩阵其中，α＝1,2,3,4，分别表示坝体位移、坝体沉降、水位和降水量的数据；对于给定的变量其缺失指标记为变量中的观测值记为缺失值记为其余P-1个变量对应的行在的数据记为对应行在的数据记作步骤S3：判定缺失值的占比是否大于整个数据集的5％，若满足，则执行步骤S4，否则，执行步骤S5；步骤S4：执行欧式空间数据缺失值的ATTGAN填补法；步骤S41：利用均值填补法对Xα进行初始填补；步骤S42：Xα中缺失的列的指标集记作Q，并将缺失变量按照缺失率由小到大排列；步骤S43：判定数据是否满足停止准则β，当不满足停止准则β，则执行步骤S44；若满足停止准则，则得到最终填补矩阵；上述停止准则β为：如果新的填补矩阵与之前的填补矩阵的差别增加，那么循环停止；步骤S44：存储现有的填补矩阵，记作对于ρ∈Q，对与利用属性转换生成对抗网络判别器进行分类，判别器表示为： 根据分类结果，利用预测利用得到的预测值更新填补矩阵；步骤S5：执行成分数据缺失值的ATTGAN填补法；步骤S51：选用属性转换生成对抗网络得到填补矩阵座位初始填补矩阵值，且初始矩阵记为Y0；步骤S52：通过矩阵的初等变换，将缺失值调整到数据矩阵的第一个位置，此时矩阵记作Y0'；步骤S53：利用等距对数比变换将行列交换后的数据矩阵Y0'由单形空间变换到欧式空间，变换后的矩阵记作Y1'；步骤S54：利用步骤S44中的属性转换生成对抗网络法对数据矩阵Y1'进行填补，得到数据矩阵Y2'；步骤S55：利用等距对数比变换的逆变换，将数据矩阵Y2'还原成成分数据，得到逆变换后的数据矩阵Y3'；步骤S56：由于原始成分数据每行定和不同，因此需要对填补后的数据矩阵Y3'进行修正；得到最终填补值为：Y＝λ·Y3'，式中，λ为修正因子。

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