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| 专利/申请号： | CN202211010868.0 | 专利名称： | 基于机器学习的滑坡失稳时间动态预报方法及介质 |
| 申请日： | 2022-08-23 | 申请/专利权人 | 中南大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G01B7/02 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-01-07 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN115371534B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 51 | 所属领域： | 地质灾害监测与预警 岩土工程 机器学习与人工智能应用 地质工程 安全工程专利转让搜索 |
应用场景：山区地质灾害监测预警系统；交通沿线（铁路、公路）边坡安全监控；矿山边坡稳定性评估；水库库岸滑坡预警；城镇建设地质灾害防治；应急管理部门灾害风险预警平台
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。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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