1.一种基于测点时空特征的工程安全监测系统区域划分方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)测点时空特征表示阶段：采用时序降噪自动编码器，压缩高维监测数据表征测点时序特征，通过归一化方法表示测点空间特征；(2)区域划分阶段：根据基于测点时空特征的区域划分算法RPA，引入辅助目标变量优化区域划分目标函数，使区域划分结果反映结构体运行物理规律，将全局安全评判问题分治到局部单域上；所述步骤(1)中测点时空特征表示阶段包括如下步骤：(1.1)时序特征表示：针对高维度、多噪声的测点时序数据，提出时序降噪自动编码器TSDA，在训练过程中向样本数据集中加入随机噪声数据；编码阶段利用卷积层Conv2D和最大池化层MaxPooling2D实现时序数据特征压缩表示，解码阶段采用与编码过程相对的卷积层和上采样层UpSampling2D将压缩表示重构为原始输入；TSDA的输入和输出相同，其目标函数为重构误差，以此优化编码器和解码器；(1.2)空间特征表示：测点空间特征数据包括位置坐标信息、测点关注程度、仪器类型，利用归一化方法进行处理；记x i 空间特征表示FS为 s x 为特征维数；所述步骤(2)中区域划分阶段包括如下步骤：(2.1)构造区域划分目标函数 (2.2)对区域划分目标函数 中包含的隐变量，进行迭代求解。
2.根据权利要求1所述的一种基于测点时空特征的工程安全监测系统区域划分方法，其特征在于，所述步骤(1.1)中时序特征表示的具体步骤如下：(1.1.1)序列输入：选取测点x i 长度为λ时间序列 通过Reshape操作将 转变为二维矩阵 同时向 中加入高斯随机噪声，得到TSDA输入；(1.1.2)编码阶段：多个卷积层和最大池化层交替堆叠组成编码器，压缩输入数据得到特征表示；(1.1.3)解码阶段：多个卷积层和上采样层交替堆叠组成解码器，将数据特征表示还原为重构输入；(1.1.4)编解码目标函数：原始输入和重构输入的误差作为损失函数；TSDA训练完成后保存权重，仅使用其中的编码器完成时间序列特征压缩表示；设x i 的时序特征FT表示为 t x 为时序特征维数，且t x ＜＜λ；TSDA具有降维作用。
3.根据权利要求1所述的一种基于测点时空特征的工程安全监测系统区域划分方法，其特征在于，所述步骤(1.2)中空间特征表示的具体步骤如下：(1.2.1)位置坐标信息特征表示：由于结构体所占空位范围较大，导致各测点位置坐标数据分化大；经过坐标系内的单位换算，将坐标值量纲统一，统一为米；利用函数 进行转换，其中sgn(x)为符号函数，避免某些坐标系中选择的坐标原点不同而导致坐标值出现负值；(1.2.2)离散值和连续值特征表示：离散值通过One-Hot编码表示；测点关注程度若分为重要、一般，则用两个状态位表示，对应编码为[0,1]和[1,0]；利用函数 归一化连续值。
4.根据权利要求1所述的一种基于测点时空特征的工程安全监测系统区域划分方法，其特征在于，所述步骤(2.1)中构造区域划分目标函数 的具体步骤如下：测点时序特征被时序降噪自动编码器TSDA表示为 空间特征经过归一化操作被表示为 则特征映射为 将测点原始特征映射到隐特征空间；记测点x i 属于区域r j 的概率为p ij ，q ij 是p ij 的真实值；p ij 和q ij 分别服从某种概率分布P和Q，P为测点属于区域概率分布的预测值，Q为测点被划分至各区域的实际概率分布；求解过程转化为通过优化参数使得预测分布P尽可能接近真实概率分布Q；使用KL散度KL-Divergence描述预测分布P与实际分布Q之间的距离；其中：借助实际目标分布变量Q迭代地优化和加强区域划分概率分布P，从而提高区域划分纯度和精度；为了避免P陷入局部最优解和退化解，向实际目标分布变量Q中加入正则项，设Q的经验分布为 Γ j 代表区域划分结果中测点属于区域r j 的经验概率分布，将其加入目标中以增强区域划分性能；设经验分布Γ的先验分布为H，若存在关于区域划分的领域先验知识，用高斯分布来初始化先验分布；引入经验分布Γ与其先验分布H之间的距离KL(Γ||H)，使区域划分能够体现人工经验与领域知识；其中：KL(Q||P)和KL(Γ||H)共同组成区域划分目标函数 第一项 使得目标分布Q和预测概率分布P尽可能接近，第二项 为正则项，平衡各区域中划分的测点数量，避免陷入局部最优解和退化解；通过优化目标函数 求解区域划分概率分布P。
5.根据权利要求1所述的一种基于测点时空特征的工程安全监测系统区域划分方法，其特征在于，所述步骤(2.2)中对区域划分目标函数 中包含的隐变量，进行迭代求解的具体步骤如下：(2.2.1)固定参数估计目标分布由于测点x i 被划分至区域的概率之和为1，所以目标分布Q满足概率约束 求偏导得：令偏导数为0，此时无法求出q ij 的闭式解；考虑到测点数量较多，n足够大时 将其移除得到近似梯度，求解得到下式，用来更新目标分布Q；利用ψ(p ij ,Θ)更新目标分布Q；(2.2.2)固定目标分布更新参数目标分布已知时，通过梯度法更新参数集Θ，最小化标准交叉熵函数 交替迭代上述两个步骤，直至收敛。
