基本信息:
- 专利标题： 一种基于多源监测数据的滑坡稳定性智能动态预测方法
- 申请号：CN202211241465.7 申请日：2022-10-11
- 公开(公告)号：CN115526108A 公开(公告)日：2022-12-27
- 发明人： 康燕飞 , 陈立川 , 仉文岗 , 徐文瀚 , 徐洪 , 陈结 , 姜德义 , 梁丹 , 任世聪
- 申请人： 重庆地质矿产研究院 , 重庆大学
- 申请人地址： 重庆市渝北区空港新城兰馨大道111号;
- 专利权人： 重庆地质矿产研究院,重庆大学
- 当前专利权人： 重庆地质矿产研究院,重庆大学
- 当前专利权人地址： 重庆市渝北区空港新城兰馨大道111号;
- 代理机构： 重庆强大凯创专利代理事务所
- 代理人： 冉剑侠
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06F119/02 ; G06F111/10
摘要：
本发明涉及地质灾害防治方法领域，具体涉及一种基于多源监测数据的滑坡稳定性智能动态预测方法，获取地质背景条件、物理学参数和历史监测数据，基于获取的数据通过数值模拟手段建立数值模型；设定滑坡数值模拟过程的边界条件进行数值分析计算，得到目标滑坡隐患点历史的渗流场和应力场的变化，并结合滑坡稳定性计算方法计算获得目标滑坡隐患点不同时间阶段的稳定系数；形成供输入机器学习模型进行训练和验证的数据集，对基础机器学习模型进行训练、验证和测试，生成训练集和测试集；选取得到集成学习的基学习器，并得到性能最优的学习堆叠模型，进行稳定系数获取。本发明实现了滑坡稳定性实时、高效、准确的预测，为滑坡灾害防治提供支撑。
公开/授权文献:
- CN115526108B 一种基于多源监测数据的滑坡稳定性智能动态预测方法 公开/授权日：2024-01-16
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |