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摘要：本发明涉及隧道水位安全技术领域，公开了一种用于隧道积水预警的数据处理方法及系统，每隔T分钟收集多组数据，分析当前时刻的降雨量、隧道排水能力、降雨时间和T分钟后的积水深度的相关系数，当相关系数的绝对值大于预设相关系数阈值，构建多元线性回归模型；当相关系数的绝对值小于等于预设相关系数阈值，构建深度学习模型；根据实时监测的当前时刻的降雨量、隧道排水能力、降雨时间数据，利用已构建的模型，对T分钟后的积水深度进行预测，并进行实时预警，所述系统包括雨量传感器、液位传感器、监控平台、通信单元、摄像头、道闸、情报板，用于实现隧道积水预警的数据处理方法，有效提升隧道积水预警的准确性和及时性，从而保障了行车安全。
主权项：1.一种用于隧道积水预警的数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、每隔T分钟收集多组数据，并对多组数据进行预处理；所述多组数据包括当前时刻的降雨量、隧道排水能力、降雨时间和T分钟后的积水深度；S2、将所述T分钟后的积水深度作为预测目标变量，将当前时刻的降雨量、隧道排水能力、降雨时间作为自变量；分析所述当前时刻的降雨量、隧道排水能力、降雨时间和T分钟后的积水深度的相关系数；S3、当所述当前时刻的降雨量、隧道排水能力、降雨时间和T分钟后的积水深度的相关系数的绝对值大于预设相关系数阈值，构建多元线性回归模型；当所述当前时刻的降雨量、隧道排水能力、降雨时间和T分钟后的积水深度的相关系数的绝对值小于等于预设相关系数阈值，构建深度学习模型；S4、根据实时监测的当前时刻的降雨量、隧道排水能力、降雨时间数据，利用已构建的模型，对T分钟后的积水深度进行预测；S5、根据预测得到的T分钟后的积水深度，进行实时预警。
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