发明专利已授权

基于机器学习的滑坡失稳时间动态预报方法及介质

Name: 基于机器学习的滑坡失稳时间动态预报方法及介质
Brand: 中南大学
SKU: 2022110108680
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211010868.0 📄 发布日：2026/07/07

著录项目信息

申请日

2022-08-23

公开号

CN115371534B

公开日

2025-01-07

申请人

中南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01B7_02

IPC 分类号

G01B7_02 , G01B21_00 , G01S19_14 , G06N20_00 , G08B21_10 , G08B21_24 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习滑坡失稳预测地质灾害监测

应用场景

山体滑坡监测预警, 地质灾害防治, 边坡工程安全监测, 交通基础设施地质灾害监测

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摘要

本发明提供了一种基于机器学习的滑坡失稳时间动态预报方法，包括：准备原始滑坡的原始监测数据，包括滑坡表面位移监测与滑坡裂缝计监测；采用移动平均法对数据进行预处理；采用改进的切线角法对预处理后的监测数据进行滑坡演化阶段判定；根据目标滑坡监测周期，设置动态预报计算区间；当判定滑坡进入加速运动阶段后，根据设置的动态区间，通过基础预报模型对滑坡失稳时间进行预报；以基础预报模型为输入，滑坡实际失稳时间为目标输出，采用机器学习对基础预报模型进行集成，建立滑坡失稳时间动态预报的综合预报模型，对滑坡失稳时间进行动态预报。显著提升了失稳时间预报的精准度和稳定性，为滑坡预警工作提供更为科学、直观和精准的参考。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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