一种内嵌涉水型滑坡特征信息的智能位移预测方法

    公开(公告)号:CN118133902A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202311863146.4

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明公开一种内嵌涉水型滑坡特征信息的智能位移预测方法包括以下步骤:1)构建通用的线性层和非线性层;2)构建功能块1、功能块2、功能块3;3)获取与滑坡位移对应的时间序列数据x作为功能块1的输入数据x1,并输入至功能块1中,得到输出回测值#imgabs0#和滑坡位移预测值#imgabs1#4)将输入数据x1与输出回测值#imgabs2#残差作为功能块2的输入数据x2,并输入至功能块2中,得到输出回测值#imgabs3#和滑坡位移预测值#imgabs4#5)将输入数据x2与输出回测值#imgabs5#残差作为功能块3的输入数据x2,并输入至功能块3中,得到滑坡位移预测值#imgabs6#6)对不同功能块的滑坡位移预测进行整合,得到最终的滑坡位移预测结果。本发明提高了库区滑坡位移预测的精度。

    一种基于加速变形阶段完成率的滑坡预警方法

    公开(公告)号:CN115457736B

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202210880204.3

    申请日:2022-07-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于加速变形阶段完成率的滑坡预警方法,包括以下步骤:1)对样本库中的滑坡累计位移‑时间曲线进行初始变形阶段、等速变形阶段、加速变形阶段划分;2)提取等速变形阶段平均速率、加速变形阶段每个时刻的改进切线角α和加速变形阶段完成率CP;3)使用粒子群优化BP神经网络算法构建、α和CP之间的关系模型;4)提取新样本滑坡累计位移‑时间曲线中的、α,并代入步骤3)中的关系模型中,实时预测新样本的加速变形阶段完成率CP′;5)将实时预测的加速变形阶段完成率CP′与预先设置的预警阈值进行对比,若满足要求,进行滑坡预警。本发明随着滑坡累计位移‑时间曲线样本数据库增加,滑坡预警精准度会逐渐提高。

    基于机器学习获得地质灾害预警关键参数预测值的方法

    公开(公告)号:CN115394052B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202211049546.7

    申请日:2022-08-30

    Abstract: 本发明涉及地质灾害预测技术领域,具体涉及一种基于机器学习获得地质灾害预警关键参数预测值的方法,包括:S1、梳理地质灾害预警系统中目标地质灾害隐患点的监测参数;S2、获取目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据;S3、把所有监测参数分成第一类监测参数与第二类监测参数;S4、基于目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据创建用于机器学习的数据集,将第一类监测参数的历史数据或实时数据作为输入,将第二类监测参数的实时数据作为输出,通过机器学习算法进行训练和预测,得到地质灾害预警关键参数预测值。本发明解决了难以降低地质灾害预警系统的故障率的技术问题。

    基于机器学习获得地质灾害预警关键参数预测值的方法

    公开(公告)号:CN115394052A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202211049546.7

    申请日:2022-08-30

    Abstract: 本发明涉及地质灾害预测技术领域,具体涉及一种基于机器学习获得地质灾害预警关键参数预测值的方法,包括:S1、梳理地质灾害预警系统中目标地质灾害隐患点的监测参数;S2、获取目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据;S3、把所有监测参数分成第一类监测参数与第二类监测参数;S4、基于目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据创建用于机器学习的数据集,将第一类监测参数的历史数据或实时数据作为输入,将第二类监测参数的实时数据作为输出,通过机器学习算法进行训练和预测,得到地质灾害预警关键参数预测值。本发明解决了难以降低地质灾害预警系统的故障率的技术问题。

    一种内嵌涉水型滑坡特征信息的智能位移预测方法

    公开(公告)号:CN118133902B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202311863146.4

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明公开一种内嵌涉水型滑坡特征信息的智能位移预测方法包括以下步骤:1)构建通用的线性层和非线性层;2)构建功能块1、功能块2、功能块3;3)获取与滑坡位移对应的时间序列数据x作为功能块1的输入数据x1,并输入至功能块1中,得到输出回测值#imgabs0#和滑坡位移预测值#imgabs1#4)将输入数据x1与输出回测值#imgabs2#残差作为功能块2的输入数据x2,并输入至功能块2中,得到输出回测值#imgabs3#和滑坡位移预测值#imgabs4#5)将输入数据x2与输出回测值#imgabs5#残差作为功能块3的输入数据x2,并输入至功能块3中,得到滑坡位移预测值#imgabs6#6)对不同功能块的滑坡位移预测进行整合,得到最终的滑坡位移预测结果。本发明提高了库区滑坡位移预测的精度。

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