申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

申请日：2023-05-10

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN116611323B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N20/00;G06Q10/04;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.09.05#实质审查的生效;2023.08.18#公开

摘要：本发明提供一种滑坡演化模态变化智能判识方法及系统，包括步骤：获取滑坡地表的位移实测数据；通过位移实测数据和人工蜂群‑核极限学习机耦合模型，计算获得滑坡地表的位移预测数据；通过位移实测数据和位移预测数据，分别绘制滑坡实测位移‑时间曲线和滑坡预测位移‑时间曲线；对滑坡实测位移‑时间曲线和滑坡预测位移‑时间曲线进行切线夹角分析，判识滑坡的演化模态是否变化。本发明利用时间序列InSAR技术获取精确的滑坡实测数据，结合机器学习模型的训练开展滑坡位移预测工作，通过求解滑坡实测位移‑时间曲线和滑坡预测位移‑时间曲线之间切线的夹角，并基于切线夹角值，可以准确地判识滑坡演化模态是否改变。

主权项：1.一种滑坡演化模态变化智能判识方法，其特征在于，包括步骤：S1：通过时序InSAR技术获取滑坡地表的位移实测数据；S2：通过位移实测数据和人工蜂群-核极限学习机耦合模型，计算获得滑坡地表的位移预测数据；S3：通过位移实测数据和位移预测数据，分别绘制滑坡实测位移-时间曲线和滑坡预测位移-时间曲线；S4：对滑坡实测位移-时间曲线和滑坡预测位移-时间曲线进行切线夹角分析，判识滑坡的演化模态是否变化；步骤S4具体为：S41：求解ti时刻滑坡实测位移-时间曲线和滑坡预测位移-时间曲线切线间的夹角αi，其中，i为时刻的序号；S42：当αi介于[-10°,10°]时，表明ti时刻较之前时刻滑坡的演化模态没有发生改变；当αi小于-10°时，滑坡变形与其诱发因素之间的响应关系发生改变，表明ti时刻较之前时刻滑坡的演化模态发生了改变，变形表现出减缓的趋势；当αi大于10°时，滑坡变形与其诱发因素之间的响应关系发生改变，表明ti时刻较之前时刻滑坡的演化模态发生了改变，变形表现出加速的趋势；夹角αi的计算公式为： 其中，yi为ti时刻的滑坡累积位移实测值，yi+1为ti+1时刻的滑坡累积位移实测值，zi为ti时刻的滑坡累积位移预测值，zi+1为ti+1时刻的滑坡累积位移预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种滑坡演化模态变化智能判识方法及系统

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