船闸是地区工农业持续发展的水运基础设施,它既可以保障航道畅通,提升区域经济,又可以对供水发电、防洪排涝、农业灌溉、防止水土流失等提供贡献,对生态环境以及社会经济有着诸多影响。如今,船闸设施在建设和管理取得一定成果的同时,也面临着船体撞击、主体设施变形、工程老化等挑战,因此,开展船闸风险管理相关研究具有重要的现实意义。本文利用机器学习算法以及三维可视化技术,开展船闸三维动态风险管理研究,构建研究区域的三维数字地物模型,建立船闸变形预报模型,基于SVR算法和改进PSO-BP算法设计变形预测以及综合风险预测优化算法,提出船闸安全风险管理可视化方法,研究船闸三维动态监测可视化模拟,研发船闸三维动态风险管理系统,实现船闸风险管理的可视化和智能化。具体研究内容如下:(1)针对实际工程情况,建立船闸变形预报模型;基于支持向量回归机(SVR),提出船闸变形预测方法,实现船闸变形趋势的动态预测;结合工程实例,并与多种机器学习算法进行比较,验证算法的优越性以及泛化能力。(2)考虑算法复杂度,基于主成分分析法对风险数据进行降维处理,提取关键风险指标;针对传统BP神经网络算法易陷入局部极小值以及收敛速度慢等缺点,提出基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络算法的船闸综合风险预测方法,通过优化BP神经网络算法中的权值、阈值,提高算法精度;结合实际风险值,验证预测模型的准确度以及优越性;基于风险评价指标,建立船闸综合风险评价模块,实现船闸风险管理的可视化。(3)基于系统研发目标,设计系统技术框架和功能模块;基于GIS二次开发组件、3DS Max等软件,开展研究区域三维数字地物模型创建方法研究,构建数字地形与船闸建筑物模型的三维场景融合,完成船闸三维可视化仿真;基于Visual Studio开发平台以及C#语言,完成空间数据与属性数据的储存和使用,实现船闸动态风险管理可视化模拟和变形风险预警,完成船闸三维动态风险管理系统研发。