AI 辅助下超长海峡隧道通风排烟与智慧防灾关键技术研究

本发明公开了一种基于AI气象模型的台风远距离暴雨快速识别方法、存储介质及计算机程序产品，包括：获取历史天气数据和/或预报天气数据，选择基于深度学习技术并利用大量历史天气数据进行训练的AI天气预报模型，筛选具有代表性和典型性的降水个例，设计控制实验和敏感性实验，并从初始场中去除台风核心涡旋。通过比较控制实验和敏感性实验结果的差异，基于整层水汽散度变化和降水变化分析，量化台风对远距离降水的影响，识别并确定台风的远距离暴雨影响范围和强度。本发明显著提高了中期天气预报和极端天气事件识别的精度，具有高效计算和广泛的实际应用价值，为灾害预警和减灾管理提供了科学依据，并为气象科研和教学提供了新方法。

本发明涉及隧道施工地质灾害预警与防控智能决策方法及辅助平台，属于监督或预测目的的数据处理系统或方法。所述决策方法包括采集隧道数据、识别不良地质、三维地质建模、灾害监测预警和灾害防控决策，辅助平台包括应用层、数据层、辅助层和展示层。数据层包括数据接入模块、数据存储模块和数据管理模块；辅助层包括用户管理模块、安全管理模块、日志管理模块和帮助反馈模块。本发明公开的隧道施工地质灾害预警与防控智能决策方法及辅助平台，通过使用大数据结合实际场景中采集的数据，对可能发生或者潜在的隧道施工地质灾害进行预警，用以及时、准确、智能地提供防控对策。

本发明涉及一种基于人工智能的台风涡旋初始化方法，通过结合多种气象数据来源提供了更全面的台风行为信息，通过对数据进行预处理并将其转换为适合机器学习模型使用的数据集，通过应用深度学习模型，包括一个收缩路径和一个扩展路径以及跳跃连接，对数据进行特征学习和模式识别，提取台风的关键特征和模式，通过将训练好的深度学习模型应用于实时气象数据，构建台风涡旋结构并预测台风路径和强度，通过持续的数据收集和模型训练，更新和改进深度学习模型的预测能力。本发明的方法能够实现更为准确的台风涡旋初始化，显著提升台风路径和强度预测的准确性和效率，为台风预警和防灾减灾提供有效的技术支持。